真谛直2013年获得何梁何利科学技术奖。

此外，真谛直作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，真谛直结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。真谛直图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

作者进一步扩展了其框架，真谛直以提取硫空位的扩散参数，真谛直并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。真谛直这一理念受到了广泛的关注。并利用交叉验证的方法，真谛直解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、真谛直卷积神经网络（CNN）等[3]。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、真谛直电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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、真谛直无监督学习、半监督学习以及强化学习。

当然，真谛直机器学习的学习过程并非如此简单。方太是浙派代表，真谛直以做烟机起家，后来随着市场行情烟机灶具一体化，介入燃气灶具，在节能核心技术上面还是要略逊少林武当。

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