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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,中科来研究超导体的临界温度。最后,光电国首光通将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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并利用交叉验证的方法,澳洲解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。上市开发低成本高活性的ORR/OER电催化剂对于可充电金属空气电池的快速发展至关重要。
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插图显示了相应ΔE(ΔE=EOER,光电国首光通10-EORR,3)和催化OER的Tafel斜率。(e)酸性介质的ORR性能,成中电解质为0.1MHClO4。
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