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经过计算并验证发现，全面在数据库中的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）。此外，落实随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此，积极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。

然后，用户采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，开展投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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此外，电网电价代理Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。（b）在CO2饱和的0.5MNaHCO3溶液中，发文服务Cufoam@BiNW，Cufoam@Bi和Bi板的FTacV图。

在-0.69V至-0.99V范围内，全面FEformate值也能够保持在93％以上。图3.（a）Cufoam@BiNW，落实Cufoam@Bi和Bi的电位和法拉第效率的关系图。

积极本文由材料人编辑部张金洋编译整理。FTacV是一种原位无损测试方法，用户并且能够获得电化学反应过程中电子转移反应的信息。