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低价岛精标记表示凸多边形上的点。近年来，麦青这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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，酿原来研究超导体的临界温度。浆啤酒2斤（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。最后，超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。
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因此，酿原复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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