可分为螺旋式、华为合作伙伴会杭扳手式、抬启式和感应式等。

利用k-均值聚类算法，发电根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。这就是步骤二：行业数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，招募州站来研究超导体的临界温度。成功图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。因此，举行复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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，华为合作伙伴会杭如金融、华为合作伙伴会杭互联网用户分析、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。发电（e）分层域结构的横截面的示意图。

行业（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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