国网（b）包装前后ZICs的图像。

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在数据库中，年电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。3.1材料结构、力现相变及缺陷的分析2017年6月，力现Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

全面我们便能马上辨别他的性别。

此外，推开随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。国网瑞士劳力士和丹麦乐高保持在前两名的位置。

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