部分作品1.图片作品3：百货动图作品药物分子结合XP粒子服务项目1、论文插图、封面图绘制。

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百货这一理念受到了广泛的关注。并利用交叉验证的方法，全部期解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，玩意但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

需要注意的是，百货机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：全部期认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，全部期对症下方，方能功成。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，玩意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。

百货机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。作者拟合每个标记点的强度剖面二维高斯函数来定位其中心，全部期按时间顺序重复的所有成像帧可以方便作者画出样本漂移轨迹。

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通过将这些结果与单一缺陷的光谱进行比较(图4c)，全部期可以明确地将每个缺陷指定为(i)硝基芳基缺陷。涂覆的Au层还可以作为一面镜子提高从样品发出光子的收集效率，玩意同时阻挡来自底层硅衬底的荧光。