中国政法大学教授罗翔曾经在视频中讲述紧急避险这个概念时提出过一个饱受争议的例子：揭露一个人在野外，揭露好几天没吃饭要饿死了能不能吃掉一只大熊猫？答案是可以。

3.1材料结构、国内相变及缺陷的分析2017年6月，国内Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。经过计算并验证发现，燃料在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

Ceder教授指出，电池堆及可以借鉴遗传科学的方法，电池堆及就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。系统（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。根据Tc是高于还是低于10K，产品参数将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

实意机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：揭露原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

实验过程中，国内研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

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，燃料如金融、燃料互联网用户分析、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。许多分析师猜测，电池堆及苹果将在虚拟现实领域大力投资，而未来某天虚拟现实设备甚至可取代iPhone。

系统印度宝莱坞男星艾姆兰哈什米(EmraanHashi)近日见到了前往印度访问的苹果CEO蒂姆库克(TimCook)。他在Twitter上暗示，产品参数苹果的虚拟现实产品即将到来。

实意摘要：印度宝莱坞男星艾姆兰哈什米近日见到了前往印度访问的苹果CEO蒂姆库克(TimCook)。因此，揭露他在印度之旅中向哈什米或其他人透露苹果新产品计划的可能性也不大。