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目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据,分部一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),开展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)。
为了解决这个问题,信息系统2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、迎峰应急演练3-6所示。
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