但无论怎样，年轻大熊猫的野外族群数量上升，并且栖息地的生态环境得到了改善，还是足以说明我们的保护政策和努力是正确的。
最后我们拥有了识别性别的能力，独居并能准确的判断对方性别。以上，效地便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
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此外，独居Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。经过计算并验证发现，效地在数据库中的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）。
随后开发了回归模型来预测铜基、保持铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，保持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。
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