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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、群众卷积神经网络（CNN）等[3]。2018年，首届在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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：流域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，流域对症下方，方能功成。对错误的判断进行纠正，住房质量我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。公积这就是最后的结果分析过程。
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推进机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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2001年于北京师范大学获得学士和硕士学位，住房质量2004年于中国科学院化学研究所获得博士学位，住房质量2004~2007年在哥伦比亚大学从事博士后研究工作，2008年入职北京大学。长期从事分子材料和器件的研究，公积发展了制备稳定单分子器件的突破性方法，公积构建了国际首例稳定可控的单分子电子开关器件，发展了单分子电学检测的核心技术，开拓了单分子科学与技术研究的新领域。
