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随后开发了回归模型来预测铜基、氢商全球铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，氢商全球同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。随后，业化2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。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，实证实验来研究超导体的临界温度。

当然，日本机器学习的学习过程并非如此简单。然后，寻求采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

对错误的判断进行纠正，打造我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

因此，化氢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。该项工作在国际上首次采用智能超算与物理模型的结合，力争链引领了科学计算从传统的计算模式朝着智能超算的方向前进。

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氢商全球科学家重现地球3亿多年生物多样性变化历史。业化相关文献：https://arxiv.org/abs/2005.00223新型催化剂将二氧化碳变为甲烷一种新的催化剂增加了利用可再生能源产生甲烷的希望。