(i)表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質(zhì)因數(shù)圖像在掃描透射電子顯微鏡(STEM)的數(shù)據(jù)分析中,全新由于數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度的增大,全新使得手動非原位分析存在局限性。根據(jù)Tc是高于還是低于10K,感受將材料分為兩類,構(gòu)建非參數(shù)隨機森林分類模型預測超導體的類別。需要注意的是,全新機器學習的范圍非常龐大,有些算法很難明確歸類到某一類。

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感受(f,g)靠近表面顯示切換過程的特寫鏡頭。

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