下一次学科评估，颗引又是哪家欢喜哪家优呢？附：第四次学科评估材料科学与工程排名注：历年学科排名对比数据为人工比对。
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，山楂来研究超导体的临界温度。首先，头脑构建深度神经网络模型（图3-11），头脑识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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，风暴举个简单的例子：风暴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。然后，颗引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。我在材料人等你哟，山楂期待您的加入。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、头脑3-6所示。为了解决这个问题，风暴2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
那么在保证模型质量的前提下，颗引建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，颗引目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
另外7个模型为回归模型，山楂预测绝缘体材料的带隙能（EBG），山楂体积模量（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）。先进的自动化设备，头脑一丝不苟地完成每一个生产步骤，彰显出一方树对于科技与品质的追求。
无疑，风暴这为双方未来的合作打下了坚实的基础。长风破浪正当时，颗引直挂云帆启新程。
迈向更高层次的重要里程碑接着，山楂集团总经理郑武详细介绍了集团概况和昌图工厂的建设情况，强调了制造实力和产能的重要性。项目总投资12.2亿元人民币，头脑占地面积约350亩，头脑以年产能60万立方米LSB板材、年产1000万平方米家具饰面板生产和年产5万套智能板式家具三大板块为投资建设内容，年产值将超过30亿元人民币。