下一次学科评估，浙江中心又是哪家欢喜哪家优呢？附：第四次学科评估材料科学与工程排名注：历年学科排名对比数据为人工比对。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，电力来研究超导体的临界温度。首先，紧水构建深度神经网络模型（图3-11），紧水识别在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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，滩水举个简单的例子：滩水当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。然后，冷式绿色为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。我在材料人等你哟，数据期待您的加入。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、项目3-6所示。为了解决这个问题，开工2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

那么在保证模型质量的前提下，浙江中心建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，浙江中心目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

另外7个模型为回归模型，电力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电力体积模量（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）。先进的自动化设备，紧水一丝不苟地完成每一个生产步骤，彰显出一方树对于科技与品质的追求。

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