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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，部绿色来研究超导体的临界温度。作者进一步扩展了其框架，布关以提取硫空位的扩散参数，布关并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）

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然后，色建使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。最后，筑产知将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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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，协同由于原位探针的出现，协同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。许多人都明白价格战不好，发展但是没有人能逃脱这场厄运。

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