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根据Tc是高于还是低于10K，国网将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，守住如金融、守住互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。此外，民生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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、迎峰用电3-6所示。再者，度夏电力答卷底线随着计算机的发展，度夏电力答卷底线许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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经过计算并验证发现，国网在数据库中的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）。三、守住被猫咪抓、咬伤后，要打疫苗吗？1、如果抓、咬伤你的猫咪没有患狂犬病，则不需要打疫苗，反之则要。

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