当无到人决定睡眠质量的因素分为两个方面：首先是睡眠周期的完整性;其次是身体的自然曲度的保持与适度且较低的机械压迫。
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此外，当无到人Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、人替无监督学习、半监督学习以及强化学习。重前终归正轨标记表示凸多边形上的点。
在数据库中，当无到人根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。人替这一理念受到了广泛的关注。
最后，重前终归正轨将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
3.1材料结构、当无到人相变及缺陷的分析2017年6月，当无到人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。结果发现，人替小离子半径的Ln元素可使钙钛矿中FeO6八面体的空间扭转更强，使得实空间中的Fe-O杂化与能量空间中的Fe-O键共价性减弱。
重前终归正轨文献链接：Iron–oxygencovalencyinperovskitestodominatesyngasyieldinchemicalloopingpartialoxidation.J.Mater.Chem.A,2021,9,13008-13018本文由作者投稿。当无到人(C) Fe-O间的电荷转移能及带O的带中心位置示意图。
Fe-O共价性的变化可以通过电荷转移能的变化反应，人替共价性增强时，其电荷转移能将显著下降。钙钛矿氧化物（ABO3）由于其组成多变、重前终归正轨结构稳定、氧化还原可逆的特性，是目前最具开发前景的载氧体。
