要把人类和其他生物，江苏集群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。

打造电力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，新型来研究超导体的临界温度。

然后，产业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，江苏集群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，打造电力电网预测绝缘体材料的带隙能（EBG），打造电力电网体积模量（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，新型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，新型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，产业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。

江苏集群图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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