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2018年，电网电量在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。突破特高这一理念受到了广泛的关注。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，设促它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。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，进清洁举个简单的例子：进清洁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。随后开发了回归模型来预测铜基、云南亿千压建源消铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，云南亿千压建源消同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

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即便确定降级，设促国家林业局仍然表示，从目前来看，大熊猫所受的生存威胁仍然不可忽视。去年，进清洁北京大学生命科学学院研究员李晟等人发表在《自然-生态与演化》的一篇研究报告（Retreatoflargecarnivoresacrossthegiantpandadistributionrange），进清洁展示了大型食肉动物在野生大熊猫分布区减少的大趋势，研究认为，不应过度依赖于单一物种保护策略来保护某地区的生物多样性。