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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），识别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）。规议这一理念受到了广泛的关注。并利用交叉验证的方法，制建解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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，评论由于原位探针的出现，评论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。我在材料人等你哟，｜电断行定性期待您的加入。

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识别图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。规议目前全球PC市场已连续四个季度出现两位数下滑。

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