1992年在西南大学化学专业获得学士学位，博海2000年和2002年在大连理工大学应用化学获得硕士学位和博士学位。

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，拾贝来研究超导体的临界温度。首先，机械根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

另外7个模型为回归模型，飞升预测绝缘体材料的带隙能（EBG），飞升体积模量（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）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，博海由于数据的数量和维度的增大，博海使得手动非原位分析存在局限性。基于此，拾贝本文对机器学习进行简单的介绍，拾贝并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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然后，拾贝使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。ZNDS智能电视网最新发现，机械一个名为当贝PadGo的抖音账号悄然上线。

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