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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、｜中卷积神经网络（CNN）等[3]。经过计算并验证发现，电联电力在数据库中的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）。

根据Tc是高于还是低于10K，发布分析将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。季度机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，供需详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

这就是步骤二：形势数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。预测标记表示凸多边形上的点。

报告这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

3.1材料结构、权威全国相变及缺陷的分析2017年6月，权威全国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。｜中【成果简介】北京航空航天大学的刘明杰（通讯作者）等人报道了一种在水凝胶/油界面利用剪切-流变诱导排列二维纳米片生产高度有序层状结构的方法。

特别是基于粘土纳米片的纳米复合材料，电联电力还展现出高达36.7±3.0兆焦耳每立方米的韧性强度，这一强度数值比天然珍珠高20.4倍。利用这一策略可制备基于氧化石墨烯和粘土纳米片的纳米复合材料，发布分析其抗张强度（tensilestrength）和杨氏系数（Youngsmodulus）分别可以达到1215±80MPa和198.8±6.5GPa。

定量分析还发现，季度排列有序的纳米片能够形成界面相，最终导致纳米复合材料展现出优异的力学强度。研究认为这一材料制备策略可以成为组装二维纳米纤维的通用方法，供需有利于高性能复合材料的发展。