4.含有钙质的食物：真空之谦1个月大的泰迪小狗需要维持其骨骼的发育，真空之谦所以需要补充适量的钙质，可以选择含有钙质的食物，如鱼鳞、牛奶粉等，满足泰迪小狗的营养需求。

在数据库中，无实物表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。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、演薛演无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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、和洛电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。再者，天依随着计算机的发展，天依许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。对错误的判断进行纠正，小品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。

此外，真空之谦作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，真空之谦结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。那么在保证模型质量的前提下，无实物表建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，无实物表目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

这就是步骤二：演薛演数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

就是针对于某一特定问题，和洛建立合适的数据库，和洛将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。该策略在多种核苷酸体系中均适用，天依可根据需要构建具有不同尺寸和性能的MOFs-酶复合物。

小品图2.竞争配位反应不同时刻MOFs形貌。该课题得到了国家自然科学基金，真空之谦广州市科技计划，中央高校基金，东莞市引进第五批创新团队科研项目的支持。

上述策略可用于酶的原位包埋，无实物表通过调控竞争配位过程实现对固定化酶表观活力的定制。演薛演华南理工大学食品学院娄文勇教授团队开发了水相温和条件下构建介孔MOFs-酶复合物的新方法。