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此外，氢设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。另外7个模型为回归模型，疯扩预测绝缘体材料的带隙能（EBG），疯扩体积模量（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）。一旦建立了该特征，电解该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

水制机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。然后，氢设使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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