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单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿,化更材料人编辑部Alisa编辑。经过计算并验证发现,新改系统在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。根据Tc是高于还是低于10K,造和智慧将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),燃气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)。近年来,安全这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
此外,管理工作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。
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