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另外7个模型为回归模型，°国预测绝缘体材料的带隙能（EBG），°国体积模量（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）。最后我们拥有了识别性别的能力，际线并能准确的判断对方性别。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、°国辅助多维材料表征、°国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。经过计算并验证发现，际线在数据库中的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）。
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，士户色由于原位探针的出现，士户色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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），野跑元包邮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）。©2022Wiley图三、直降a)研究的CILs的UPS数据。
此外，°国基于BA处理的ZnOCIL的串联OSCs表现出19.56%的PCE，证明了所提出方法的有效性。04【数据概览】图一、际线a)处理前ZnO的FT-IR数据。
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