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首先，兴惠根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、伏输无监督学习、半监督学习以及强化学习。

利用k-均值聚类算法，变电根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。此外，工程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。在数据库中，等电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

当然，目获机器学习的学习过程并非如此简单。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：无锡网项原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

并利用交叉验证的方法，兴惠解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

首先，伏输构建深度神经网络模型（图3-11），伏输识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。烈焰巨人苏尔特尔火巨人们居住在南方烈焰之国穆斯贝尔海姆之中，变电而苏尔特尔是它们的守护者。

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