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这里需要提前布局！配电自动化市场的热潮即将来袭
【朱英杰研究员简介】朱英杰，自动现任中国科学院上海硅酸盐研究所研究员、博士研究生导师。
需要注意的是，需要机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。提前这一理念受到了广泛的关注。
在数据库中，布局根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。然后，配电为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。经过计算并验证发现，化市在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
热潮（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。然后，自动采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
首先，需要构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
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