对于金属材料，精心为错的运动使其发生塑性变形，从而可实现材料的压缩，拉伸已经锻造等成形。
并利用交叉验证的方法，烤制解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。肉干标记表示凸多边形上的点。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、精心卷积神经网络（CNN）等[3]。那么在保证模型质量的前提下，烤制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，烤制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。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，肉干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。
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，精心来研究超导体的临界温度。然而，烤制实验产生的数据量、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。
【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，肉干所涉及领域也正在慢慢完善。
近年来，精心这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。图2.(a)BOC-CNF，烤制(b)BOC-CNT，(c)BOC-CNF@CNT和(d)BOC/CNF-CNT的SEM图。
图5b显示了1.0wt.%CNFs的拉曼光谱，肉干其中3199和3374cm−1处的峰对应于FW，而3474和3621cm−1处的峰对应于IW。精心光热水蒸发作为一种可行且环境友好的获取淡水的太阳能利用技术已被广泛研究。
为了研究光生载流子的复合，烤制在375nm激发光下获得了2DLMs的PL光谱。近日，肉干福建农林大学材料工程学院袁占辉教授团队在工程技术领域国际TOP期刊ChemicalEngineeringJournal上在线发表了题为Constructionofa2Dlamellarmembraneforacombinationofphotocatalytichydrogenevolutionandphotothermalwaterevaporation的研究论文。