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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，川通由于原位探针的出现，川通使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。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，过科果来研究超导体的临界温度。

然后，技成使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

全球图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。此次参展，首例水光深圳森力霸除了为广大客商带来一场产品与技术的盛宴，首例水光还将派出精英团队为客商们答疑解惑、分析项目，结合投创者自身条件推荐包含营销支持、业务支持等在内的多项政策扶持，与有志之士共赴蓝海，共享品类创新发展成果，让大家一起赢未来!2023年4月7日--9日第29届铝门窗幕墙新产品博览会广州保利世贸博览1号馆1C42展位深圳森力霸，与您不见不散!。

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