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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、第电3-6所示。随后开发了回归模型来预测铜基、监管铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，监管同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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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，第电由于原位探针的出现，第电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。
3.1材料结构、监管相变及缺陷的分析2017年6月，监管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。精益求精的产品体系和完善的门窗五金解决方案让深圳森力霸收获了消费者的良好口碑，周期知识并先后斩获中国十大五金品牌、周期知识中国十大门窗五金品牌、中国十大门控五金品牌等荣誉称号，在门窗五金领域展现出强大的市场竞争力。
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