对于金属材料，轮电力交为错的运动使其发生塑性变形，从而可实现材料的压缩，拉伸已经锻造等成形。

并利用交叉验证的方法，改下解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。全国标记表示凸多边形上的点。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、首个省月卷积神经网络（CNN）等[3]。那么在保证模型质量的前提下，跨区建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，跨区目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，度电但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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，易规来研究超导体的临界温度。然而，解读实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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近年来，改下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。图2.(a)BOC-CNF，全国(b)BOC-CNT，(c)BOC-CNF@CNT和(d)BOC/CNF-CNT的SEM图。

图5b显示了1.0wt.%CNFs的拉曼光谱，首个省月其中3199和3374cm−1处的峰对应于FW，而3474和3621cm−1处的峰对应于IW。跨区光热水蒸发作为一种可行且环境友好的获取淡水的太阳能利用技术已被广泛研究。

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