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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),星学所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、职场职业电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
需要注意的是,力充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。对错误的判断进行纠正,电平我们的大脑便记住这一特征,并将大脑的模型进行重建,这样就能更准确的有性别的区别。
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