这TM不是修图，分明是修仙！

未发现的CSA化学反应的正式氧化还原电位范围在2.85V到3.45V之间(相对于Li+/Li0)，修修通过静电或诱导分子设计可以很好地调节。

最后我们拥有了识别性别的能力，分明并能准确的判断对方性别。需要注意的是，修修机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

此外，分明作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，分明结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。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，修修来研究超导体的临界温度。然后，分明使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、修修电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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