结合起来，博海这些结果为开发涉及这些经典避免的中间体的催化不对称反应奠定了基础。

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首先，博海构建深度神经网络模型（图3-11），博海识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。那么在保证模型质量的前提下，拾贝建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，拾贝目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。力量图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。

博海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。然后，拾贝为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

以上，力量便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

首先，博海根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。11月27日消息，拾贝据沃尔玛官方新闻稿，拾贝沃尔玛日前联合串流平台Peacock，推出一项名为购买当下的AI服务，主要通过AI识别出电视节目画面中的物品，并对比沃尔玛商品目录中类似商品，提供商品链接供消费者直接购买

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