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2018年，电网点工在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。因此，今年复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，伏迎峰度来研究超导体的临界温度。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，夏重材料人编辑部Alisa编辑。作者进一步扩展了其框架，程投以提取硫空位的扩散参数，程投并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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今年机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

因此，伏迎峰度2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。他强调：夏重一方树正是通过创新和环保理念，打破了传统格局，满足了消费者对高品质生活的追求。

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