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圳展机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。开转图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。供电标记表示凸多边形上的点。
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因此，业深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圳展图2.电模拟骨基质的电学性质。
它们是基腔直径、开转锥度比、耳蜗宽度和耳蜗高度(图4a)。作为复制CI植入耳蜗的粗粒度方法，供电本文将耳蜗近似为一个直径不断变窄的整体螺旋腔，省略了耳蜗内部的软组织膜结构，如基底膜和Reissner膜。
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