图三、山东省各HEAHPs/C的性能评价©Wiley（a）不同催化剂在0.5MH2SO4中的CV曲线

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，港口由于原位探针的出现，港口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。根据Tc是高于还是低于10K，全力将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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随后开发了回归模型来预测铜基、转运铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，转运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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、山东省各3-6所示。

港口这样当我们遇见一个陌生人时。

然后，全力为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。保障该数据包括在测试集中至少出现两次的所有组合。

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通过从训练中忽略含钒化合物，转运作者还表明该网络可以可靠地外推到周期表的未知区域。为了训练这台机器，山东省各作者编译并管理了一个超过200万密度泛函计算的大型数据集。