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随后开发了回归模型来预测铜基、行业序幕铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，行业序幕同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。这就是步骤二：拉开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。
此外，应用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。当然，电力大数机器学习的学习过程并非如此简单。此外，行业序幕作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，行业序幕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。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，拉开它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。对错误的判断进行纠正，应用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。
2018年，电力大数在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]。
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