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如果它患有病毒感染，编上我们要及时给它治疗。因此，逃离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。
实验过程中，故乡研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。另外7个模型为回归模型，岁考预测绝缘体材料的带隙能（EBG），岁考体积模量（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）。
作者进一步扩展了其框架，编上以提取硫空位的扩散参数，编上并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。然后，逃离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。
