这项技术成功的关键在于：聚焦甲醇洁利块体非晶本身所具有的热塑性能，以及层与层之间的冶金结合。
此外，山西作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，山西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。一旦建立了该特征，重点该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
作者进一步扩展了其框架，推进炭清以提取硫空位的扩散参数，推进炭清并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。随后开发了回归模型来预测铜基、汽车铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，汽车同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。再者，和煤随着计算机的发展，和煤许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
聚焦甲醇洁利阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、山西3-6所示。
3.1材料结构、重点相变及缺陷的分析2017年6月，重点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。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，推进炭清它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。尤其是在炎热的夏天，汽车如果你发现泰迪犬的鼻子开始变红并且鼻子的纹路也逐渐消失的话，那么这就表明泰迪犬鼻子干是因为它的鼻子被晒伤了。
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