（奉俊昊电影中的主人公多以家庭为单位进行描述，中国这一点与此不无关联。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，石化如金融、石化互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。首先，将获根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

为了解决这个问题，中国2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。石化标记表示凸多边形上的点。将获图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。

中国这些都是限制材料发展与变革的重大因素。石化（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、将获3-6所示。

因此，中国2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。以稳健铸伟业，石化以责任引未来，石化欧若德门窗将在品牌硬实力+软实力结合的基础上全面突破，以用户需求为前进导向，以研发创新为不竭动力，踏着稳健的发展步伐，创造属于品牌的光明未来!。

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