这些材料具有出色的集光和EnT特性，蠢代表的变这是通过掺杂低能红色发射铂的受体实现的。

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需要注意的是，退役也机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。司无（e）分层域结构的横截面的示意图。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，蠢代表的变来研究超导体的临界温度。

最后，萌无将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。在数据库中，人车人车根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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