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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,区分然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。近年来,皇帝号和年号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。
经过计算并验证发现,庙号在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。
然后,区分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。皇帝号和年号超定向碳纳米管薄膜作为微型热发射灯丝悬空于电极之间。
由于材料制备方法和微加工技术较为成熟,庙号制备出的微型热电子发射源阵列具有均一的电子发射性能。区分(c)SACNT薄膜的光学显微镜图像。
皇帝号和年号(g)单个微型电子发射源在0.5MHz方波电压的驱动下的时间相应。综上,庙号该微型热电子发射源阵列具有优异的稳定性、可重复性和均匀性,在片上集成的微型电子源方面具有广阔的应用前景。