h-BN涂层是均匀的，黄河并且水平堆叠在7毫米厚的致密木材的表面上，从而为抑制氧气扩散和暴露于热时释放的可燃挥发物提供了极好的保护屏障。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，上升升但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。3.1材料结构、为重相变及缺陷的分析2017年6月，为重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。

首先，大国大河东流构建深度神经网络模型（图3-11），大国大河东流识别在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。然而，家战实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。然后，略两采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

周年珠机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。起璀这就是最后的结果分析过程。

璨明（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

另外7个模型为回归模型，黄河预测绝缘体材料的带隙能（EBG），黄河体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。为了解决这个问题，上升升2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

此外，为重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。为了解决上述出现的问题，大国大河东流结合目前人工智能的发展潮流，大国大河东流科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

首先，家战根据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。作者进一步扩展了其框架，略两以提取硫空位的扩散参数，略两并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。