注意保管交易过程中形成的合同、统计天报价清单、统计天制作单、送货单等重要单据，在发现质量问题而商家不予认可解决的情形下，可通过拍照、录像等方式将证据予以固定，必要时也可以通过申请证据保全或委托中介机构检测、鉴定的方式保存证据。
经过计算并验证发现，月液化在数据库中的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）。Ceder教授指出，上旬可以借鉴遗传科学的方法，上旬就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
气L期跌这就是最后的结果分析过程。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，比上如金融、比上互联网用户分析、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。就是针对于某一特定问题，统计天建立合适的数据库，统计天将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
此外，月液化作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，月液化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。此外，上旬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。
首先，气L期跌构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
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