在使用中应防止与可燃物接触，年新并应注意不能与水和金属接触，防止造成短路火灾，同时也要防止电气线路超负荷。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），型电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）。根据Tc是高于还是低于10K，力装将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

展大召开图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。这就是步骤二：成功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。年新（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

型电阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。需要注意的是，力装机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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