另外7個模型為回歸模型，現貨行預測絕緣體材料的帶隙能（EBG），現貨行體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴散系數（αv）。（i）表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質因數圖像在掃描透射電子顯微鏡（STEM）的數據分析中，市場首次試運由于數據的數量和維度的增大，市場首次試運使得手動非原位分析存在局限性。基于此，結算本文對機器學習進行簡單的介紹，結算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。

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