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目前，女士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。另外7个模型为回归模型，看卖预测绝缘体材料的带隙能（EBG），看卖体积模量（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）。并利用交叉验证的方法，单带货解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

此外，州郑直播随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。然后，女士采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

为了解决这个问题，看卖2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，单带货使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。此外，州郑直播电导率降低，并且这影响电池性能和倍率性能。

女士【引言】人们对能源需求的持续增长和对化石燃料危机的担忧使电化学能量转换和储存的重要性达到了从未达到的水平。通过比较LTO/LTO、看卖NCA/NCA、看卖石墨/石墨对称电池在-40°时的EIS结果，其中，RLTO/LTO =Rct +R去溶剂化+Rb，而Rx/x =Rct +RSEI ofx +R去溶剂化+Rb（x=NCA和石墨），从而剥离了各项传质和电荷转移过程。

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