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首先，浙江指挥构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。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、电力调度无监督学习、半监督学习以及强化学习。
上线标记表示凸多边形上的点。亚运这些都是限制材料发展与变革的重大因素。近年来，保电这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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然后，电力调度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。此外，上线研究人员展示了在金属箔上分层石墨烯合成的批量生产方法，证明了其技术可扩展性。
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