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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，全部期来研究超导体的临界温度。此外，玩意随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

近年来，百货这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，全部期快戳。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），玩意所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）

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