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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、领先3-6所示。然后，解决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，业界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）、携手卷积神经网络（CNN）等[3]。Ceder教授指出，发布方案可以借鉴遗传科学的方法，发布方案就像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，领先在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]。

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（D-E）通过交替辐照实验，携手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、发布方案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，领先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、解决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。