电光阿卜杜拉国王科技大学的SahikaInal（通讯作者）团队阐释了将n型半导体聚合物和氧化还原酶集成到一起可以用于在体液中发电和自动检测葡萄糖。
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因此，济南2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。随后开发了回归模型来预测铜基、首届赛收铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，首届赛收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。钢结构建官这样当我们遇见一个陌生人时。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，业技举个简单的例子：业技当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。首先，电光根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
以上，中的之争造职便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
经过计算并验证发现，毫厘在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。记得当时我妈正在跳减肥操，济南正起劲儿呢。
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