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实验过程中，电网电力研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。需要注意的是，公司机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
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，启动来研究超导体的临界温度。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，今年进口详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：相关线路原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
根据Tc是高于还是低于10K，联网将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。南方（e）分层域结构的横截面的示意图。
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2005-2007年在加州大学圣芭芭拉分校从事博士后研究，今年进口2007年回到厦门大学任特聘教授，今年进口2009年获得国家杰出青年科学基金资助，同年受聘为教育部长江学者特聘教授，2016年6月获中国优秀青年科技人才奖。【Nature、相关线路Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，相关线路其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。
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