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机把机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。愣愣图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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结语总体而言，机把3PNN被证明可以预测非刺激EFI和从临床患者CT收集的几何参数之间的关系，而不需要模型调整和重新校准。在仿生耳蜗和植入相同类型CI的患者中，愣愣观察到了相似的平面X射线成像电极位置和角度插入深度(图4c(ii))。

3D打印的仿生耳蜗与人体的匹配性由于耳蜗的大小和形状对每个人都是独一无二的，人窒并且可能因人而异，人窒因此本文指定了四个几何描述符来参数地描述所报道的CI植入的人类耳蜗的解剖变异。将几何描述符的预测分布与从患者的CT扫描测量的相应特征进行比较，操作中位数MAPE为≤8%(图5c)。