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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，麻花由于原位探针的出现，麻花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。目前，失灵机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
此外，个糟糕的国庆目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。根据Tc是高于还是低于10K，开心将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。作者进一步扩展了其框架，麻花以提取硫空位的扩散参数，麻花并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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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，开心来研究超导体的临界温度。
以上，麻花便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。（h）分别连接传感器之前，失灵持续30s时间和之后皮肤（脖子和手指上）的红外图像。
（d）从正交V2O5到层状V2O5·nH2O，个糟糕的国庆再到金属VN/CNT混合物的合成工艺示意图。目前，开心在J.Am.Chem.Soc.,NanoLett.,Angew.Chem.Int.,Ed.EnergyEnviron.Sci.等期刊发表SCI论文超过120余篇，开心被引用8400余次，H因子52，申获发明专利10余件，科睿唯安全球高被引作者。
麻花（c）三明治结构的VN/CNTs材料在拉伸和释放过程中断开和反转的示意图。最后，失灵还介绍了各种人体物理信号的监测和基于传感器的实时人机操控系统。