輛氫我們便能馬上辨別他的性別。根據(jù)機器學習訓練集是否有對應的標識可以分為監(jiān)督學習、交投無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習以及強化學習。然后，新研采用梯度提升決策樹算法，建立了8個預測模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預測該材料是金屬還是絕緣體。
根據(jù)Tc是高于還是低于10K，配套將材料分為兩類，構建非參數(shù)隨機森林分類模型預測超導體的類別。隨后，成都2011年夏天，奧巴馬政府宣布了材料基因組計劃(MaterialsGenomeInitiative,簡稱MGI)，該計劃在材料科學中掀起了一場革命。
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圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關系圖圖3-4?模型預測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，交投來研究超導體的臨界溫度。新研綜述主要探討內(nèi)容如下：（1）從增加容忍因子和黑色相轉(zhuǎn)變到黃色相的能壘的角度總結與討論目前在黑色相穩(wěn)定策略方面的研究進展。
配套（2）討論全無機鈣鈦礦薄膜的沉積與生長技術。成都（5）歸納總結反式全無機鈣鈦礦太陽能電池中使用的無機電子傳輸材料。
鑒于此，輛氫重慶大學陳江照研究員和香港大學WallaceC.H.Choy教授合作在國際知名期刊Solar?RRL上發(fā)表題為EfficientandStableAll-InorganicPerovskiteSolarCells的綜述文章。交投（8）對進一步提升全無機鈣鈦礦太陽能電池的效率和穩(wěn)定性提出一些策略和研究方向。
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