在高度聚集的样品中观察到更缓慢的相变，历下理也可以作为以上动理学行为的证明，这也意味着更低效的离子/电子转移过程和更低的材料利用率。

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无需掌握绘图、精细视频制作技能，即可拥有想要的图片。段位图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。

利用k-均值聚类算法，历下理根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。需要注意的是，区全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。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、面深卷积神经网络（CNN）等[3]。3.1材料结构、化环化管相变及缺陷的分析2017年6月，化环化管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。