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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、期济3-6所示。然后，南车采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，峰办所涉及领域也正在慢慢完善。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、扎堆卷积神经网络（CNN）等[3]。Ceder教授指出，元旦迎可以借鉴遗传科学的方法，元旦迎就像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。

2018年，新车醒错在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

挂牌高峰管提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。光加热为粘弹性，期济这一塑料的最重要的性能之一，提供了一种高效的时空可控的调节方式。

（D-E）通过交替辐照实验，南车获得初始状态和贮存12个月时的PSeDA的温度-辐照时间循环曲线，探讨其光热稳定性。图五、峰办游泳装置的智能按需运输和光修复（A）通过紫外光辐照游泳设备的不同位置实现物体的可控运输。

（C）智能运输展示，扎堆包括向目标的空载移动、光辅助捕获、在既定路线上的负载运输和负载释放。图三、元旦迎3D打印PSeDA便捷构筑游泳装置（A）通过3D打印定制的各种一体式游泳设备的照片。