此外，川输变还可以根据猫咪的情况，给猫咪补充营养，给它一定的玩具，增加它的活动机会，以缓解猫咪的焦虑情绪

然后，永祥用变使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。伏专这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

最后我们拥有了识别性别的能力，电新并能准确的判断对方性别。需要注意的是，建工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。首先，程项根据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。

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，目核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。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、准获无监督学习、半监督学习以及强化学习。

在数据库中，川输变根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

根据Tc是高于还是低于10K，永祥用变将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。伏专b-d三种材料电沉积速率测量的恒电位放电曲线。

电新对金属硫化物电沉积机理的这一理解将为高效金属-硫电池的合理设计提供基础。基于同步加速器的光谱表征、建工电化学动力学测量和密度泛函理论计算的综合分析证实，高d-band位置导致Mo5N6的Na2S2解离自由能较低。

程项图4.Na2S电沉积动力学研究。此外，目核电沉积动力学与正极材料几何/电子结构之间的关系仍不清楚。