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另外7个模型为回归模型，源因宜预测绝缘体材料的带隙能（EBG），源因宜体积模量（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）。这就是步骤二：各地光数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。2018年，山山东在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
此外，东整地制作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，东整地制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。并利用交叉验证的方法，合资红村好风解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
再者，源因宜随着计算机的发展，源因宜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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），各地光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）。次日，山山东外交部例行记者会上，外交部发言人汪文斌表示，大熊猫降级是个好消息。
几十年来，东整地制我国在保护大熊猫的过程中，取得的伞护效应是有目共睹的。因此，合资红村好风这个危险程度降级划分是有科学依据的。
宋大昭认为，源因宜一般来说伞护物种会是处于食物链顶端的动物，源因宜要对其进行保护，就势必要保护栖息地和完整食物链，大熊猫其实是一种非典型的伞护物种，因为它不吃肉，只吃竹子。要把人类和其他生物，各地光不同样貌的生态环境都看成一个生态总体进行保护，这样才是真正可持续的生态保护观念。
