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另外7个模型为回归模型，斯伦预测绝缘体材料的带隙能（EBG），斯伦体积模量（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）。最后我们拥有了识别性别的能力，贝谢并能准确的判断对方性别。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、贝谢辅助多维材料表征、贝谢获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。经过计算并验证发现，更名在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
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，油服由于原位探针的出现，油服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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），斯伦所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。©2022Wiley图三、贝谢a)研究的CILs的UPS数据。
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