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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，味香来研究超导体的临界温度。因此，元包邮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。唐人（e）分层域结构的横截面的示意图。

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经过计算并验证发现，元包邮在数据库中的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）。通过XAS、唐人XPS和ADF-STEM表明，催化反应后Ir物种的单原子分散保持不变，可能是由于Ir和MgO(111)载体之间的强离子相互作用。

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而在负载量较低的情况下，味香由于载体的均匀表面结构，所有Ir单原子都具有相同的配位结构。这一难题主要有以下因素导致：元包邮（1）载体表面的不均一性，元包邮例如结合位点（角、边和面）、缺陷位点（空位、台阶、晶界等）和非晶态结构（水合层、非晶态载体等）。