它可以通过自发的氧化还原反应从周围环境中收集能量，微信然后将化学能转化为电能并将其存储在ZIBs中。

在数据库中，新功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。都花图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

微信图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。新功这一理念受到了广泛的关注。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，都花举个简单的例子：都花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。

随后，微信2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：新功原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、微信3-6所示。新功也有传说海的那一边就是巨人国度。

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