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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，中国展步来研究超导体的临界温度。此外，物联网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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），黄金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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黄金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。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，中国展步由于数据的数量和维度的增大，中国展步使得手动非原位分析存在局限性。自2006年3月创刊以来，物联网《环球人物》秉持以人物记录时代的宗旨，物联网依托国内外强大的采编团队，报道政治、经济、社会、文化领域高端风云人物，突出全球视野，兼顾时效性、权威性、可读性。
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