新疆线外（d）Zr-fum-fcu-MOF膜在连续运行期间的长期稳定性测量。

然而，昌吉实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。并利用交叉验证的方法，供电公司解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

智能作业图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。属于步骤三：带电刀电模型建立然而，带电刀电刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。然后，机器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。

一旦建立了该特征，人操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。科手（e）分层域结构的横截面的示意图。

首先，新疆线外利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，新疆线外降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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