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比腾（e）分层域结构的横截面的示意图。然后，讯老采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
因此，干妈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。最后我们拥有了识别性别的能力，事件并能准确的判断对方性别。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、还离辅助多维材料表征、还离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。
真正战阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。当然，比腾机器学习的学习过程并非如此简单。
近年来，讯老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。
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可重复擦写次数达108-109次，比腾远超商用闪存寿命（约105次）。【引言】现代计算机多采用信息存储和处理分离以及多级存储的架构，讯老需要数据在不同存储层级和处理器之间转移，带来额外的延时和能耗。
