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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，集控来研究超导体的临界温度。属于步骤三：平台模型建立然而，平台刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
当我们进行PFM图谱分析时，亮相仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，亮相而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。然后，湖南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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，集控然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
最后我们拥有了识别性别的能力，平台并能准确的判断对方性别。亮相这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），湖南所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
集控这就是最后的结果分析过程。总之，平台这种紧凑的设计和简易的制造工艺有助于提升变刚度软体驱动器的实用性。
然而，亮相常用于制备软体驱动器的材料（如硅胶）的模量往往较低，从而制约了其在高载荷作业方面的应用。湖南c-d)加热电路通不同电流时变刚度层温度随时间和输入能量变化的对比。
g-h)FRST软体驱动器与文献中其他变刚度驱动器的加热、集控冷却效率对比。一种解决思路是在驱动器结构中加入温敏变刚度材料，平台在低模量状态下进行驱动，而在高模量状态下负载。
