我当时听了之后，同事觉得很感动，因为我也是一个特别喜欢狗狗的人，所以我就答应了她。
首先，怀孕构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。不该利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
此外，想再作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，想再结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这就是步骤二：蹭车数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。拒绝图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
为了解决上述出现的问题，同事结合目前人工智能的发展潮流，同事科学家发现，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。另外7个模型为回归模型，怀孕预测绝缘体材料的带隙能（EBG），怀孕体积模量（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）。
经过计算并验证发现，不该在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
一旦建立了该特征，想再该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。蹭车(f)在室温下在大气（黑暗）中评估的TiO2和TiO2/C-PCBSD:GD基PSCs的归一化PCE值与时间的关系。
拒绝(g)H的化学吸附能与自由能曲线（ΔG）的关系。同事(n)在暗和光条件下测量的不同光电阴极的线性扫描伏安法扫描结果。
怀孕(i)催化剂的瞬态光电流响应。不该(f)负载15%GDY的GDYMS样品的照片。
