微语录精选0612：少年强则少女扶墙
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当然，则少机器学习的学习过程并非如此简单。然后，微语采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。需要注意的是，录精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。
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然后，微语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。 单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，录精材料人编辑部Alisa编辑。年强女扶图3：囚禁10千克的振荡器并冷却至10量子。 随后干涉仪将差分臂的运动谐振转换为反对称端口处的光功率波动，则少并由零差检测来检测。(A)激光在分束器处分开并重新组合，微语形成迈克尔逊干涉仪。 录精还显示了具有模型不确定性（灰色带）的模型（黑色虚线）。ChrisWhittle等人使用LIGO的悬浮反射镜形成了一个10公斤的光机械振荡器，年强女扶通过主动激光冷却将如此大的物体从室温降到77纳开氏度（1纳开尔文=十亿分之一开），年强女扶从而使之接近运动量子基态，即能量最低态。 |
