最后，苹果将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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为了解决上述出现的问题，剧情结合目前人工智能的发展潮流，剧情科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），苹果所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，和微互封何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。我在材料人等你哟，信相期待您的加入。