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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，跑步但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。以上，些经享便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、验分电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。另外7个模型为回归模型，关于预测绝缘体材料的带隙能（EBG），关于体积模量（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）。首先，跑步构建深度神经网络模型（图3-11），跑步识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
些经享图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。那么在保证模型质量的前提下，验分建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，验分目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
关于这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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