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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，息安项监但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，全专由于数据的数量和维度的增大，全专使得手动非原位分析存在局限性。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、管正辅助多维材料表征、管正获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。并利用交叉验证的方法，式启解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。以上，网络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。
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，息安项监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。全专（e）分层域结构的横截面的示意图。
2018年，管正在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：式启认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，式启对症下方，方能功成。网络有的甚至以为质保十年就是很好的保障。
误区一、息安项监太重视款式这款还比较漂亮，多少钱?这是橱柜展厅里经常能听到的一句话。确实，全专当大家都在考虑门板是使用烤漆板、耐火板还是实木板时，台面是使用大理石还是人造石时，环保很容易被忽略。
而实际上，管正环保是购买橱柜时需要重点考量的一项内容。大多数销售员会在消费者挑选了款式之后，式启再详细介绍橱柜的板材、工艺、五金件等方面的内容。