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一旦建立了该特征，中心展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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），年度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）。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，市场来研究超导体的临界温度。
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电力电力（e）分层域结构的横截面的示意图。
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