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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、天建全卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，台构体系机器学习的学习过程并非如此简单。
再者，信创随着计算机的发展，信创许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。另外7个模型为回归模型，生态预测绝缘体材料的带隙能（EBG），生态体积模量（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）。远光云平（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
并利用交叉验证的方法，天建全解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。属于步骤三：台构体系模型建立然而，台构体系刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），信创所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
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