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6.3、留下DNA生物传感器图二十五、留下DNA生物传感器举例（A）聚对苯乙炔基CPE（PPE-R1-COOH）与猝灭剂标记的单链DNA结合形成分子信标，其通过DNA构象的变化来感知目标DNA的存在。（B）电镜图显示支架的轴向（顶部）和径向（底部）截面，次句突出了排列的孔隙结构。

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（B）在弯曲半径为2mm时，导致的科1kHz处的电极阻抗不变。对错误的判断进行纠正，学都学科我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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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，留下来研究超导体的临界温度。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，次句如金融、次句互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。