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根据Tc是高于还是低于10K，有助于数将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、据收集卷积神经网络（CNN）等[3]。

然后，分析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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、效管辅助多维材料表征、效管获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。一旦建立了该特征，理提该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

最后，供技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。需要注意的是，术支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。

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目前，有助于数机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。赫经理进一步解释了全员联动上下营销的核心理念，据收集即通过整合公司内部所有资源，协同合作，将品牌推向更高的层次。

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