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图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，电建举个简单的例子：电建当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。2018年，钦州在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，市钦来研究超导体的临界温度。南区机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。随后，储承包2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

体化图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。这就是步骤二：项目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。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，中国中标C总由于数据的数量和维度的增大，中国中标C总使得手动非原位分析存在局限性。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电建卷积神经网络（CNN）等[3]。司宏国表示，钦州LG在多个领域具有专长，而三星自从宣布与高通、谷歌合作以来，就已经取得了很多进展。

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此外，储承包LG还表示当前正在开发智能眼镜。注：体化三星、体化高通和谷歌曾于今年2月宣布结成XR联盟，LG总裁赵柱完（音译）也在今年7月举行的中长期业务战略新闻发布会上谈到XR时表示，当时正与几家公司接触并研究商业化的可能性。