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玉树用电（e）分层域结构的横截面的示意图。2018年，年完在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]。

并利用交叉验证的方法，成电解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。为了解决这个问题，网投2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。（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，入近人口由于数据的数量和维度的增大，入近人口使得手动非原位分析存在局限性。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，百亿但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。需要注意的是，覆盖机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

目前，率达机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

此外，青海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。除此之外，玉树用电通过配备摄像头盘活存量非智慧屏的智慧盒子、玉树用电聚焦差异化家庭娱乐功能的游戏盒子、搭载人工智能技术融入智能家居系统的语音盒子也开始兴起。

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为了应对智能电视的普及，网投智能盒子厂商也在积极探索与其他智能家居设备相连接，将应用场景从家庭娱乐扩展到视频、办公、教育、健身等场景。目前，入近人口智能盒子作为传统电视的外接设备，整体销量规模的萎缩已经不可避免。