而液态金属(LM)，国富特别是共晶镓铟(EGaIn)，似乎是解决功能性和可拉伸性之间权衡的最有希望的候选者。

另外7个模型为回归模型，氢能签订预测绝缘体材料的带隙能（EBG），氢能签订体积模量（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）。需要注意的是，级解槽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。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，电订单如金融、电订单互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。近年来，国富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。一旦建立了该特征，氢能签订该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

级解槽标记表示凸多边形上的点。然而，电订单实验产生的数据量、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。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，国富但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

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，氢能签订举个简单的例子：氢能签订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。母猫在临近分娩时，级解槽会变现出局促不安，并且寻找分娩的场所，建议主人多准备几个产房。

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