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另外7个模型为回归模型，光纤预测绝缘体材料的带隙能（EBG），光纤体积模量（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）。根据Tc是高于还是低于10K，传感将材料分为两类，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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因此，领域2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。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，态势由于原位探针的出现，态势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。
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首先，光纤构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。藤岛昭教授虽然是日本人，传感但他与中国的关系十分密切，这种密切的关系体现在3个方面：交流合作、培养人才、学习文化。
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这项工作表明，重要堆积方式对晶体材料的激发态和PL各向异性具有重要影响，表明多晶型纳米结构在多功能纳米光子器件中的巨大应用潜力。该研究为多孔材料和智能除湿材料的设计提供了一条新途径，领域在生物医学材料、先进功能纺织品、工程除湿材料等方面具有广阔的应用前景。