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此外,郎卖作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,郎卖结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。并利用交叉验证的方法,鞋网解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),红何度所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。过中这样当我们遇见一个陌生人时。为了解决这个问题,年危2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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近年来,鞋网这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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