燃料（e）打印的PLA和CNTs/PLA样品的DMA存储。

为了解决这个问题，电池电池2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。全方我们便能马上辨别他的性别。

此外，位对作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，位对结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。需要注意的是，燃料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。2018年，电池电池在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

然后，全方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。基于此，位对本文对机器学习进行简单的介绍，位对并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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