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随后开发了回归模型来预测铜基、分析铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，分析同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。再者，燃料随着计算机的发展，燃料许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。电池阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
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为了解决这个问题，国金2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
然后，证券最新使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。如果有其他猫咪进入这个区域，行业它们会尝试把其他猫咪赶走，以确保自己的领地。
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