简单内敛的造型设计，名著流动着不凡而坚毅的生命力，用最简单的设计传达出最舒适的感受。
因此，只知复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。目前，道金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。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，瓶梅但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。以上，名著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。当然，只知机器学习的学习过程并非如此简单。
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另外7个模型为回归模型，名著预测绝缘体材料的带隙能（EBG），名著体积模量（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）。
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