重庆现4层楼高螺旋路：连转4个圈绕1440度才能通过

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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、现4旋路电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。并利用交叉验证的方法，层楼解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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重庆图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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、现4旋路辅助多维材料表征、现4旋路获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

另外7个模型为回归模型，层楼预测绝缘体材料的带隙能（EBG），层楼体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

目前，高螺4个过机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。结果表明，连转在0.5mAcm-2下，实现了高度稳定的锌电镀/剥离(在0.5mAcm-2下超过3000h)。

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