与传统的化学处理不同，样做出这种分子升级策略不会留下任何残留物，并且在200℃时表现出高温稳定性。
目前，才能吃的菜机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。为了解决上述出现的问题，饭样好结合目前人工智能的发展潮流，饭样好科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
首先，样做出构建深度神经网络模型（图3-11），样做出识别在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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），才能吃的菜所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。再者，饭样好随着计算机的发展，饭样好许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
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然后，饭样好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。
经过计算并验证发现，样做出在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。进一步，才能吃的菜利用特定的肿瘤微环境来启动和控制DNA材料在细胞内的生化过程，才能吃的菜能够极大地提高治疗模块的耦合程度，降低对正常细胞或组织的损伤，从而提高治疗效果。
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