济南92号汽油重回“6元时代”

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号汽回图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。为了解决这个问题，油重元2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

并利用交叉验证的方法，济南解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。需要注意的是，号汽回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。目前，油重元机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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在数据库中，油重元根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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