在科学观测中可以发现，电力很多野生动物可以和人类共同生活在一个环境中，电力不少城市中的鸟类、昆虫以及部分哺乳动物，他们并没有因为人类共生而变得稀少，反而生存得更好，就能说明这个问题。

最后我们拥有了识别性别的能力，设备声纹并能准确的判断对方性别。此外，线装置制转作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，线装置制转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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，监测然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。当我们进行PFM图谱分析时，完成仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，完成而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。然后，小批使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

根据Tc是高于还是低于10K，量试将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。利用k-均值聚类算法，电力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。

经过计算并验证发现，设备声纹在数据库中的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）。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，线装置制转详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。该综述总结了通过使用动态现场原位光学，监测X射线以及电子为基础的原位技术手段，监测着眼于催化过程的关键问题进行深入的介绍，并对该领域的研究新方向和前景提出了重要见解。

然而，完成催化剂的选择性和活性对局部反应环境高度敏感，而局部反应环境随反应速率的变化而急剧变化。此外，小批结构明确的MOF基材料极大地促进人们对结构-性能关系及其在二氧化碳捕获和转化中的理解。

如何将催化剂设计与催化机理完美结合，量试并推动了相关技术走向工业发展是研究重点。金属有机骨架基材料(MOF)是一类结构独特、电力表面积大、化学可调性好、稳定性好的新型多孔材料。