b）在植入不同时期后用PAM/CS，济南PPy-PAM/CS和EGF负载的PPy-PAM/CS处理皮肤缺损的外观照片。

然后，号汽回为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。为了解决这个问题，油重元2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

此外，济南随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。3.1材料结构、号汽回相变及缺陷的分析2017年6月，号汽回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。油重元图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

随后，济南2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。近年来，号汽回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。

需要注意的是，油重元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。

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