度模（B）決策樹(shù)顯示反應(yīng)溫度以及水和甲酸的濃度是最重要的因素。式跨文獻(xiàn)鏈接：Machine-Learning-GuidedMorphologyEngineeringofNanoscaleMetal-OrganicFrameworks（Matter,2020,DOI:10.1016/j.matt.2020.04.021）通訊作者簡(jiǎn)介廈門(mén)大學(xué)汪騁團(tuán)隊(duì)致力于開(kāi)發(fā)一類二維金屬有機(jī)框架(Metal-OrganicFrameworks=MOFs)(Angew.Chem.Int.Ed.2016,55,4962。（B）基于498個(gè)樣本中的228個(gè)的測(cè)試集對(duì)預(yù)權(quán)重進(jìn)行微調(diào)后，入新通過(guò)MaskR-CNN識(shí)別站立納米片并以矩形標(biāo)出。

（C）在150oC下，階段相圖和不同相的結(jié)構(gòu)以及不同相的結(jié)構(gòu)模型?！疚恼铝咙c(diǎn)】1、內(nèi)蒙利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析一個(gè)基于Hf-MOF系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)。

3、古電通過(guò)MS和TEM在MOFs的合成溶液中檢測(cè)到Hf6和Hf12SBUs。

網(wǎng)調(diào)（D）從八面體到八面體所有橫截面結(jié)構(gòu)的形態(tài)演變。首先，度模利用主成分分析法（PCA）對(duì)鐵電磁滯回線進(jìn)行降噪處理，度模降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結(jié)構(gòu)特征，解決了傳統(tǒng)15參數(shù)函數(shù)擬合精度不夠的問(wèn)題（圖3-7）紅色。

利用k-均值聚類算法，式跨根據(jù)凹陷中心與紅線的距離，對(duì)磁滯回線的轉(zhuǎn)變過(guò)程進(jìn)行分類。一旦建立了該特征，入新該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計(jì)顯著性和納米級(jí)分辨率的效應(yīng)。

雖然這些實(shí)驗(yàn)過(guò)程給我們提供了試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，階段但是失敗的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無(wú)用處。此外，內(nèi)蒙Butler等人在綜述[1]中提到，量子計(jì)算在檢測(cè)和糾正數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，那么量子機(jī)器學(xué)習(xí)便開(kāi)拓了機(jī)器學(xué)習(xí)在解決量子問(wèn)題上的應(yīng)用領(lǐng)域。