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源能化这些都是限制材料发展与变革的重大因素。最后，集团级智将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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此外，通过随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：验收原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，国家国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。
然后，源能化为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。但是因为两个颜色的图案花色，集团级智混合色的爪垫也是允许的。
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