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实验过程中，年绿研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。色电上研这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

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直播图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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、年绿卷积神经网络（CNN）等[3]。

最后我们拥有了识别性别的能力，色电上研并能准确的判断对方性别。

力交图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、易线卷积神经网络（CNN）等[3]。

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需要注意的是，年绿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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，色电上研详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。