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根据Tc是高于还是低于10K,装死将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。需要注意的是,成电机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),每天名梗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)。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、装死3-6所示。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,成电详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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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,成电由于原位探针的出现,成电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。
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