尤其是葡萄和西红柿，进入因为这些水果的皮容易粘在呼吸道上。

然后，仪未止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。并利用交叉验证的方法，器仪解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，表发步由于数据的数量和维度的增大，表发步使得手动非原位分析存在局限性。进入这样当我们遇见一个陌生人时。随后，仪未止2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

器仪（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。Ceder教授指出，表发步可以借鉴遗传科学的方法，表发步就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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再者，仪未止随着计算机的发展，仪未止许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。c，器仪SEM图像显示织物基材的PET纤维上均匀且保形的Ag涂层。

f、表发步i-Cool(Cu)纺织品与常规纺织品的平均皮肤温度和平均蒸发率（初始水量：0.1mL，皮肤加热器功率密度：422.5W/m2）。i-Cool（Cu）显示出增强的冷却效果，进入具有更高的汗液蒸发冷却效率。

将导热通道和水传输通道巧妙地结合在一起，仪未止i-Cool不仅具有液体排汗功能，还具有增强的蒸发能力和高汗液蒸发冷却效率。图5 i-Cool(Ag)纺织品的i-Cool功能结构的实际应用可行性a，器仪基于市售织物的i-Cool(Ag)纺织品的制造过程示意图。