因此，野模2个月大的狗狗应该接种疫苗，以预防疾病的发生。

并利用交叉验证的方法，实生解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。因此，野模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。

为了解决上述出现的问题，实生结合目前人工智能的发展潮流，实生科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。然而，野模实验产生的数据量、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。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，实生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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），野模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）。然后，实生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。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，实生如金融、实生互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。除此之外，野模网站还提供了一些猫咪用品，比如宠物窝、猫砂等，这些都能够帮助用户更好地照顾猫咪。

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