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因此，个幽2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。近年来，默段秒懂这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

就是针对于某一特定问题，经济建立合适的数据库，经济将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

经过计算并验证发现，学​在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。​​​亚毫米级的基因布局和隔室的几何形状可调谐纳米级蛋白质装配产量。

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经济（d）后染色方案的顺序与组装路径。学​（b）GFP信号在深2µm（空圈）和20µm（深圈）隔室中作为DNA刷中σ70基因分数的函数。