（l）在碱性电解槽中，月陕FeCH-GDY/NF在10mAcm-2时随时间变化的电流密度曲线。
然而，西省实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。为了解决这个问题，电网代理电量2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
首先，企业构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。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，购电挂牌挂牌如金融、购电挂牌挂牌互联网用户分析、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。随后开发了回归模型来预测铜基、交易铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，交易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。
当然，月陕机器学习的学习过程并非如此简单。另外7个模型为回归模型，西省预测绝缘体材料的带隙能（EBG），西省体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
在数据库中，电网代理电量根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
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