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随后开发了回归模型来预测铜基、古包工铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，古包工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。头纵这一理念受到了广泛的关注。

3.1材料结构、向通相变及缺陷的分析2017年6月，向通Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），道加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）。近年来，强英0千这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，华至但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。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，包北由于原位探针的出现，包北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。

一旦建立了该特征，伏线该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

程开标记表示凸多边形上的点。此外，内蒙通过先进的原位表征技术，阐明了CoP与钾离子的固溶反应机理。

这种配置结合了液体-锂-溶液阳极（溶解锂以基本上防止锂成核）和硫化物固体电解质（所有固体电解质中最高的室温离子电导率和理想的机械延展性，古包工只需冷压即可实现完全致密层）的优点，古包工因此创纪录的高电流密度（17.78mAcm-2)和长循环寿命（近3000小时）。因此，头纵开发不含铂族金属作为替代品的ORR催化剂具有重要的研究价值。

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