文章主要介绍了一种构建π-共轭聚合物/石墨烯复合材料的方法，需模式这种方法可以避开现有的限制并将材料图案化为一维阵列。

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基于此，电公的盈本文对机器学习进行简单的介绍，电公的盈并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，利和详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。然后，需模式采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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