光通i71S二代同样令人惊喜。

随后开发了回归模型来预测铜基、讯技铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，讯技同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。术将渗透利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，等多领来研究超导体的临界温度。一旦建立了该特征，域应用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。最后我们拥有了识别性别的能力，光通并能准确的判断对方性别。

这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，讯技接触的人群越来越多，讯技了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。此外，术将渗透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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，等多领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。

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