城區(qū)標記表示凸多邊形上的點。另外7個模型為回歸模型,新城曉預測絕緣體材料的帶隙能(EBG),新城曉體積模量(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(shù)(αv)。單揭我們便能馬上辨別他的性別。

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此外,濟南Butler等人在綜述[1]中提到,量子計算在檢測和糾正數(shù)據(jù)時可能會產(chǎn)生錯誤,那么量子機器學習便開拓了機器學習在解決量子問題上的應用領域。那么在保證模型質(zhì)量的前提下,榜上建立一個精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應該關注的問題,榜上目前已有部分研究人員建立了小數(shù)據(jù)模型[10,11],但精度以及普適性仍需進一步優(yōu)化驗證。

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目前,有名機器學習在材料科學中已經(jīng)得到了一些進展,如進行材料結(jié)構(gòu)、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測試的表征[7-9]等。

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