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另外7个模型为回归模型，式储预测绝缘体材料的带隙能（EBG），式储体积模量（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）。首先，备采构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。需要注意的是，购谈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。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、招标辅助多维材料表征、招标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。就是针对于某一特定问题，河南鹤壁建立合适的数据库，河南鹤壁将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

此外，集中随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

对错误的判断进行纠正，式储我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。备采电化学性能的改善应归因于(Mn,Fe)O6的较高八面体畸变以及LMFP中锂的各向异性椭球较少而易于Li扩散。

最后，购谈作者将柔性TENG与柔性LIB集成在一起，展示了可穿戴式自充电电源组。此外，招标作者采用LiMn0.6Fe0.4PO4正极和PMMA-PI电解质制备柔性LIB，具有出色的柔韧性和循环性。

所制备的LiMn0.6Fe0.4PO4/碳(LMFP/C)材料在1C的电流密度下显示出90mAh·g-1的较高比容，河南鹤壁是LiMnPO4/C的约5倍，其具有1000次循环以上的出色循环性能。b)柔性LIB的充/放电曲线，集中其中操作者在白色区域停止动作，当操作者的手臂移动时，电池在粉红色区域充电，在蓝色区域放电。