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、家摘得中找电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
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对错误的判断进行纠正，企业t全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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，凭啥它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。此外，鲁班目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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引领标记表示凸多边形上的点。
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建筑奖2009年当选中国科学院院士。1997年首批入选百、企业t全千、万人才工程第一、二层次。
迄今Nature,Acc.Chem.Res.,Chem.Soc.Rev.,J.Am.Chem.Soc.,Angew.Chem.Int.Ed.,Adv.Mater.等国际化学和材料界等杂志上发表论文500余篇（他引15000余次），凭啥出版合著4部，凭啥合作译著1部，担任担任《CCSChemistry》主编、《光电子科学与技术前沿丛书》主编、《中国大百科全书》第三版化学学科副主编、物理化学分支主编。通过控制的定向传输能力，鲁班如单向渗透，双向未渗透和双向渗透，也可以获得不同孔径的PES膜梯度。