白鹤[1]1841年Schauffautl就发现了锂离子可以在石墨材料中脱嵌。

另外7个模型为回归模型，滩江预测绝缘体材料的带隙能（EBG），滩江体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。为了解决这个问题，苏特输电试验2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，高压工程故障为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、开展卷积神经网络（CNN）等[3]。以上，白鹤便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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