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另外7个模型为回归模型，录精预测绝缘体材料的带隙能（EBG），录精体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。最后我们拥有了识别性别的能力，微语往南并能准确的判断对方性别。

那么在保证模型质量的前提下，录精建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，录精目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。然后，微语往南为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。录精阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、微语往南辅助多维材料表征、微语往南获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。经过计算并验证发现，录精在数据库中的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）。

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，微语往南由于原位探针的出现，微语往南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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），录精所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。©2022Wiley图三、微语往南a)研究的CILs的UPS数据。

此外，录精基于BA处理的ZnOCIL的串联OSCs表现出19.56%的PCE，证明了所提出方法的有效性。04【数据概览】图一、微语往南a)处理前ZnO的FT-IR数据。

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