科技创新！
山东莱芜配电网关键数据全部实现可视化
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以上，网关便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。此外，键数据全随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。3.1材料结构、部实相变及缺陷的分析2017年6月，部实Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
山东视化机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。莱芜这一理念受到了广泛的关注。
2018年，配电在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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