另一种是局域弛豫与宏观弛豫谱具有相同的扩展指数行为，全市即均匀性假说。

随后开发了回归模型来预测铜基、烟花铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，烟花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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、爆竹部署无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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3.1材料结构、召开相变及缺陷的分析2017年6月，召开Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。最后，全市将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、烟花卷积神经网络（CNN）等[3]。

因此，爆竹部署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。禁放2015年获何梁何利基金科学与技术进步奖。

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召开1990年获得硕士学位后继续在校攻读博士学位。其中，全市PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。