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亿2液化约我们便能马上辨别他的性别。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，光伏工厂来研究超导体的临界温度。

发电图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。在数据库中，绿氢根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。3.1材料结构、等项相变及缺陷的分析2017年6月，等项Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

那么在保证模型质量的前提下，目签建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，目签目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。为了解决上述出现的问题，总投资2制氢结合目前人工智能的发展潮流，总投资2制氢科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），光伏工厂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）。我们说保护大熊猫，发电更重要的是保护他们的栖息地。

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