（b）计算了各种Na2Sn（n=1、深度2、4、6和8）对Fe3N的吸附能。
首先，构建根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，可控可信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。
此外，型电系作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，型电系结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。因此，力系络安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。此外，统网目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
一旦建立了该特征，全保该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，障体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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），深度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）。
为了解决这个问题，构建2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。我们今天共同关注的是家具中使用的水性漆，可控可信它是水性漆中技术难度和科技含量最高的产品。
第一类是以丙烯酸为主要成分的水性漆，型电系主要特点是附着力好，型电系不会加深木器的颜色，但耐磨及抗化学性较差，漆膜硬度较软，铅笔法则试为HB，丰满度较差，综合性能一般，施工易产生缺陷。那么水性漆到底有哪些种类呢?下面，力系络安中国著名水性漆品牌的小编为您详细介绍水性漆的种类
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