万向节用于旋转阵列，借物技术使它们面向太阳，为空间站提供最大功率。

首先，联网构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。然后，快速采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

发展这就是最后的结果分析过程。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、借物技术卷积神经网络（CNN）等[3]。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，联网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。

当然，快速机器学习的学习过程并非如此简单。发展这一理念受到了广泛的关注。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，借物技术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。

经过计算并验证发现，联网在数据库中的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）。通过不同的体系或者计算，快速可以得到能量值如吸附能，活化能等等。

近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，发展如图五所示。借物技术此外还可用分子动力学模拟及蒙特卡洛模拟材料的动力学行为及结构特征。

利用原位表征的实时分析的优势，联网来探究材料在反应过程中发生的变化。TEMTEM全称为透射电子显微镜，快速即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，快速电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。