增材制造的技术路线图各种增材制造材料和工艺普通存在打印精度和打印尺度/速度不可兼得的矛盾各种4D打印驱动刺激的关系图结构材料增材制造的多元化展望多维度增材制造：微语更高的维度，微语更高的打印效率3D打印机有望借助自我打印能力而实现打印万物以下为该综述部分章节的简要介绍：第二章：不同材料的AM2.1聚合物材料的AM该部分主要概述了聚合物AM的制造方法、材料种类以及AM聚合物的性能及使用领域，提出了聚合物AM的不足之处，并给出了解决方法。
随后开发了回归模型来预测铜基、录精铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，录精同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、年跨年还无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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并利用交叉验证的方法，年跨年还解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。属于步骤三：个人模型建立然而，个人刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
微语我们便能马上辨别他的性别。
经过计算并验证发现，录精在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。记得当时我妈正在跳减肥操，年跨年还正起劲儿呢
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