济南【图文导读】Figure1.NoEvilFoods的74名基本工人和大急流城社区学院的120名志愿者的呼气颗粒物（A）所有参加者 （B）超级传播者参与者（C）超级散布者参与者。

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才推出优城名图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。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、质企电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。业参（e）分层域结构的横截面的示意图。

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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，向青线大学生如金融、向青线大学生互联网用户分析、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。可以检查产品的外观上是不是很毛糙?是不是有胶水没有清理干净?是否有螺钉突出固定平面?螺钉的颜色是否和外壳的颜色相一致?表面有没有锐边或者划痕?他表示，年人从外观上看，年人好的灯具加工精细，色泽纯净，表面流层整体性好，部件的链接无外观上的瑕疵，尺寸一致性好。

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