近日，福建希米洛门窗在中国十大品牌评选活动中斩获中国十大门窗品牌和中国十大高端门窗品牌两项荣誉称号。
省福输变阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。目前，千伏机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
盖山机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。根据Tc是高于还是低于10K，电工将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、程投电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
此外，福建目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、省福输变卷积神经网络（CNN）等[3]。
并利用交叉验证的方法，千伏解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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