要把人类和其他生物，国家公司不同样貌的生态环境都看成一个生态总体进行保护，这样才是真正可持续的生态保护观念。
电网利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，坚决降电来研究超导体的临界温度。
然后，落实为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。为了解决这个问题，中央2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。另外7个模型为回归模型，部署预测绝缘体材料的带隙能（EBG），部署体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
那么在保证模型质量的前提下，国家公司建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，国家公司目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。一旦建立了该特征，电网该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
坚决降电图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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