因此，管控復雜的ML算法的應用大大加速對候選高溫超導體的搜索。并利用交叉驗證的方法，區防區域解釋了分類模型的準確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。最后我們擁有了識別性別的能力，范區并能準確的判斷對方性別。

淄博（f,g）靠近表面顯示切換過程的特寫鏡頭。此外，布封隨著機器學習的不斷發展，深度學習的概念也時常出現在我們身邊。

控區陰影區域表示用于創建凹度曲線的區域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計算的凹面積圖。

基于此，管控本文對機器學習進行簡單的介紹，管控并對機器學習在材料領域的應用的研究進展進行詳盡的論述，根據前人的觀點，總結機器學習在材料設計領域的新的發展趨勢，以期待更多的研究者在這個方向加以更多的關注。這項工作提供了一種有望設計超快速的空氣自充電能量存儲設備的策略，區防區域并為可穿戴電子系統的進步做出了貢獻。

范區b)在2Ag?1下彎曲1000次的柔性包裝Zn/PANI@Pt/C電池的循環性能。淄博c)傅里葉變換紅外光譜。

布封原文詳情：Su,W.,Zhang,Y.,Wang,H.,Yang,M.,Niu,Z.,AnUltrafastAirSelf-ChargingZincBattery.Adv.Mater.2023,2308042.https://doi.org/10.1002/adma.202308042。控區f)PANI和PANI@Pt/C復合材料的ORR極化曲線。