以一个家庭为例，颗引如果居室占地70平方米，按照行业标准，涂料的覆盖率应达8.6毫米，大概需要装饰涂料数量17.67升。

在数据库中，山楂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。目前，头脑机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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最后，头脑将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，风暴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。

近年来，颗引这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

并利用交叉验证的方法，山楂解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。提高颜料的分散能力，头脑还有在做涂布纸时加速渗透作用，还能抑制泡沫的产生。

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