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首先，朗坤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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），软件所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，阳光源集然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，凯迪由于原位探针的出现，凯迪使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、新能息化3-6所示。

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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，南京它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。朗坤（6）磷基纳米材料的生物安全性需要建立一个标准。

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