化学家试图利用基于分子化学的简单方法来分离同位素，各方例如通过电解使水同位素的键解离或使用笼状化合物或刚性多孔材料等宿主材料来捕获其中一种同位素。
最后我们拥有了识别性别的能力，势力并能准确的判断对方性别。此外，抢滩氢作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，抢滩氢结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
Ceder教授指出，各方可以借鉴遗传科学的方法，各方就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。势力标记表示凸多边形上的点。随后开发了回归模型来预测铜基、抢滩氢铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，抢滩氢同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
首先，各方构建深度神经网络模型（图3-11），各方识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。利用k-均值聚类算法，势力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。
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，抢滩氢举个简单的例子：抢滩氢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。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、各方电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。详情▶▶6.8月面板价格全线下跌最高跌幅达5%无休止的博弈和拉锯战7月，势力供应链的议价主动权回到了电视制造商手中，势力面板价格也比预期中下滑得要快。
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