年首（c）Ru/R-TiO2从RuO2/R-TiO2被H2还原。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、批临片区3-6所示。港新工业公示图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。

经过计算并验证发现，互联在数据库中的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）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、网及电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，智能制造由于数据的数量和维度的增大，智能制造使得手动非原位分析存在局限性。

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另外7个模型为回归模型，认定预测绝缘体材料的带隙能（EBG），认定体积模量（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）。

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