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女性机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。焦虑图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、独立的好无监督学习、半监督学习以及强化学习。因此，女性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

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霜巨人霜巨人是奥丁统领的阿萨神族的死敌，独立的好居住在极北之地的巨人国度乔森海姆。与传统的动物和身体模型相比，女性这里提出的打印和学习的建模概念提供了一种物理可操作、女性符合伦理和经济的方法，这可能有助于减少对动物实验的需求。

结语总体而言，焦虑3PNN被证明可以预测非刺激EFI和从临床患者CT收集的几何参数之间的关系，而不需要模型调整和重新校准。在仿生耳蜗和植入相同类型CI的患者中，独立的好观察到了相似的平面X射线成像电极位置和角度插入深度(图4c(ii))。

3D打印的仿生耳蜗与人体的匹配性由于耳蜗的大小和形状对每个人都是独一无二的，女性并且可能因人而异，女性因此本文指定了四个几何描述符来参数地描述所报道的CI植入的人类耳蜗的解剖变异。将几何描述符的预测分布与从患者的CT扫描测量的相应特征进行比较，焦虑中位数MAPE为≤8%(图5c)。