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源能源机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。经过计算并验证发现，助力在数据库中的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）。
行业信息这就是最后的结果分析过程。对错误的判断进行纠正，化建我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。实验过程中，发掘研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
首先，源能源构建深度神经网络模型（图3-11），源能源识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。另外7个模型为回归模型，助力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），助力体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
行业信息图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
最后我们拥有了识别性别的能力，化建并能准确的判断对方性别。发掘利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
在数据库中，源能源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，助力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，行业信息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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，化建快戳。
