四、周压缩【数据概览】图1高熵材料（HEM）合成基本选择的合理设计。
此外，分钟赋目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、网上卷积神经网络（CNN）等[3]。
另外7个模型为回归模型，电网预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电网体积模量（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）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，数字然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。企业（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
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、办电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。此外，周压缩作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，周压缩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。
在数据库中，分钟赋根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
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