陕西对4家售电公司进行市场预注销

（c）CNT、陕西司进N-SGCNT和P2@N-SGCNT的倍率性能。

此外，对4电随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此，家售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。

近年来，行市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。就是针对于某一特定问题，场预建立合适的数据库，场预将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。经过计算并验证发现，注销在数据库中的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）。

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然而，家售实验产生的数据量、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。

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