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就是针对于某一特定问题，预告建立合适的数据库，预告将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。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，片超来研究超导体的临界温度。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、豹卷辅助多维材料表征、豹卷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。

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另外7个模型为回归模型，新作雄黑邪预测绝缘体材料的带隙能（EBG），新作雄黑邪体积模量（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）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，黑豹它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。因为材料中分子轨道键合性质不同，预告因此反映出来谱图形状不同，一定程度上也反映了这些材料的分子指纹信息。

(2)、片超标准金样品的UPS谱图分析一般需要对样品进行加负偏压处理，可以帮助我们分析材料的功函数。这里有个能隙，豹卷一般称之为photoemissionGap，豹卷这个gap和材料的价带、导带能隙不同，因为半导体材料的费米能级受杂质能级的影响，所以photoemission一般会小于等于价带、导带能隙。

入正之前提到UPS手段可以帮助我们很清楚地帮助我们获得材料的功函数信息。3、漫威价带谱分析结合MAGCIS深度剖析共混聚合物价带谱分析结合MAGCIS深度剖析共混聚合物：漫威聚乙烯和聚丙烯的共混聚合物主要应用在食品包装工业，这些共混聚合物膜表面几个微米内的化学组分和化学价态可能会改变，还需要一种方法来溅射剖析但是要保持它的化学组分和化学态信息不变。