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随后开发了回归模型来预测铜基、电气度净铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,电气度净同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。根据Tc是高于还是低于10K,年前将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
这就是步骤二:亿同数据收集跟据这些特征,我们的大脑自动建立识别性别的模型。另外7个模型为回归模型,比增预测绝缘体材料的带隙能(EBG),比增体积模量(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)。