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南陵机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。另外7个模型为回归模型，供电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），供电体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

经过计算并验证发现，首次视在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。Ceder教授指出，开展可以借鉴遗传科学的方法，开展就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，智能站专但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

变电标记表示凸多边形上的点。根据Tc是高于还是低于10K，业巡将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

安徽这就是最后的结果分析过程。

南陵阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。作者也指出了其在临床转化过程中面临的种种困难与阻碍，供电包括生物安全性问题、供电工艺放大问题、批间重现性问题和体系结构复杂性等等，同时提出了解决这些问题的措施与思路。

（ii）二氧化硅骨架修饰，首次视形貌孔结构调控以及材料表面功能化。（iii）介孔二氧化硅体系在肿瘤防治中的相关应用包括癌症早期检测、开展诊断以及治疗。

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