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3.1材料结构、星学相变及缺陷的分析2017年6月，星学Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。此外，职场职业随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

那么在保证模型质量的前提下，力充建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，力充目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，电平由于数据的数量和维度的增大，电平使得手动非原位分析存在局限性。这就是步骤二：北极数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

当然，星学机器学习的学习过程并非如此简单。目前，职场职业机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

并利用交叉验证的方法，力充解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、电平辅助多维材料表征、电平获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。成立伊始，北极群创光电高度重视新产品研发。

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