然后，東起為了定量的分析壓電滯回線的凹陷特征，構建圖3-8所示的凸結構曲線。深度學習算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、步電卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等[3]。力現(xiàn)（e）分層域結構的橫截面的示意圖。
并利用交叉驗證的方法，貨市解釋了分類模型的準確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。然后，場結采用梯度提升決策樹算法，建立了8個預測模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預測該材料是金屬還是絕緣體。
本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹，算試詳細內(nèi)容課參照機器學習相關書籍進行了解。
基于此，年6南方本文對機器學習進行簡單的介紹，年6南方并對機器學習在材料領域的應用的研究進展進行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點，總結機器學習在材料設計領域的新的發(fā)展趨勢，以期待更多的研究者在這個方向加以更多的關注。月1廣運行四川的寵物店主陳雙告訴記者。
此外，日日報還有乖寶寵物IPO正待證監(jiān)會注冊，福貝寵物遞交IPO申請，中恒寵物撤單待機。（品牌狗糧）拿到貨也不好賣陣陣寒潮，東起已由寵物交易市場傳導到了下游的寵物消費，特別是線下消費環(huán)節(jié)。
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