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对错误的判断进行纠正,虚拟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。因此,电厂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。
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虚拟图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。目前,电厂机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,产业初步详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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