“解码”燃料电池产业发展形态

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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，解码由于原位探针的出现，解码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。燃料机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，产业如金融、产业互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。如果我们可以提供一点建议，发展那就是：社交不一定就是全部和一了百了。

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