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随后，录精龄剩2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、追尾3-6所示。
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作者进一步扩展了其框架，追尾以提取硫空位的扩散参数，追尾并分析了与由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）。另外7个模型为回归模型，必嫁预测绝缘体材料的带隙能（EBG），必嫁体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、微语卷积神经网络（CNN）等[3]。
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，录精龄剩来研究超导体的临界温度。【成果简介】近期，追尾东京大学的Y.Nishibayashi（通讯作者）等人展示了将醇类或者水与二碘化钐（SmI2）联合使用可以固定氮元素，追尾并使其可在正常环境条件下被催化还原。
该研究认为，必嫁这一高效催化反应体系的实现得益于醇或者水与二碘化钐配位过程中存在较弱的O-H键，必嫁使得质子耦合的电子转移过程得以实现从而提高固氮体系的反应效率。【引言】由于氮肥的普遍使用，微语利用氮气制备氨长期以来都是最重要的工业生产过程之一。
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