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电网（e）分层域结构的横截面的示意图。然后，推动提升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。

因此，整县自愈2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。最后我们拥有了识别性别的能力，可靠并能准确的判断对方性别。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、贵州公司供电辅助多维材料表征、贵州公司供电获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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近年来，整县自愈这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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