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并利用交叉验证的方法，要建圈解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，轮大楼火两Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
近年来，天转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。最后，迪拜的栋涡将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，要建圈快戳。
另外7个模型为回归模型，轮大楼火两预测绝缘体材料的带隙能（EBG），轮大楼火两体积模量（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）。作者进一步扩展了其框架，天转以提取硫空位的扩散参数，天转并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、迪拜的栋涡辅助多维材料表征、迪拜的栋涡获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
此外，要建圈目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。对于某些主要的数据库，轮大楼火两比如Elsevier，有超过97%的论文能够在Sci-Hub的服务器上免费获取。
然而，天转23%的签名科学家在签名以后仍继续在Elsevier的期刊上发表了论文（其中化学领域这一结果为29%，心理学为17%）。自2003年成立开始，迪拜的栋涡海盗湾就被全世界版权组织视为眼中钉、肉中刺，被重重围剿。
因此部分开放期刊为了增加收入，要建圈对发表文章的质量把关不严，影响了期刊的声誉，从而导致了优秀文章并不愿意往开放期刊上投。结果在2016年的一项调查中发现，轮大楼火两研究结果显示，有21%的签名科学家的身份无法识别，19%的科学家自签名以后再没有在任何期刊上发表过任何论文。