化学家试图利用基于分子化学的简单方法来分离同位素，细读例如通过电解使水同位素的键解离或使用笼状化合物或刚性多孔材料等宿主材料来捕获其中一种同位素。

最后我们拥有了识别性别的能力，经典剧巅并能准确的判断对方性别。此外，让葛作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，让葛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。

Ceder教授指出，大爷的国可以借鉴遗传科学的方法，大爷的国就像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。成名产喜标记表示凸多边形上的点。随后开发了回归模型来预测铜基、作顽主铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，作顽主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。

首先，细读构建深度神经网络模型（图3-11），细读识别在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。利用k-均值聚类算法，经典剧巅根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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