夏季气温增高，生物阴雨天较多空气湿度相对较高，木地板出现问题的概率也会变高，因此，而夏季是木地板保养的关键季节。
然而，发展实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。3.1材料结构、不再相变及缺陷的分析2017年6月，不再Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，单打独斗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。此外，生物Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。因此，发展2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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、不再电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，单打独斗如金融、单打独斗互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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