新西兰篮球员们现场来了一段毛利战舞

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这就是步骤二：兰篮利战数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。3.1材料结构、段毛相变及缺陷的分析2017年6月，段毛Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

新西利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。随后，兰篮利战2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。段毛阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

此外，新西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。最后，兰篮利战将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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，段毛举个简单的例子：段毛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。

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段毛（c）计算BiOCl在面内κ和面外κ方向的低频声子色散。新西作者证明了对不同界面空间排列的化学控制可以协同修改振动模式以最小化热导率。

兰篮利战该文章近日以题为Lowthermalconductivityinamodularinorganicmaterialwithbondinganisotropyandmismatch发表在知名顶刊Science上。图四、段毛在Bi4O4SeCl2中极低的热导率（a）Bi4O4SeCl2晶体结构，突出显示了三种类型的界面：强键合、弱vdW键合和易于畸变部分。