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然后，网升温为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。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，备好由于原位探针的出现，备好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。
并利用交叉验证的方法，互联解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。再者，网升温随着计算机的发展，网升温许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。首先，备好利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，备好降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、互联辅助多维材料表征、互联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。随后开发了回归模型来预测铜基、网升温铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，网升温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。
基于此，备好本文对机器学习进行简单的介绍，备好并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
我在材料人等你哟，互联期待您的加入。2、网升温由BCFZYN空气电极组装的电池在1.3V和600℃下实现了-1267mAcm-2的电流密度，同时保持了372小时的高耐久性。
DFT计算表明，备好优异的OER活性归因于NiO纳米颗粒上的快速水汽吸附，以及D-BCFZYN主相的快速O2解吸和质子传导。互联原文详情：High-temperaturewateroxidationactivityofaperovskite-basednanocompositetowardsapplicationasairelectrodeinreversibleprotonicceramiccells(AppliedCatalysisB:Environmental2023,331,122682)本文由赛恩斯供稿。
（c）以BZCYYb为基础，网升温以BCFZY和BCFZYN为电极，在30vol%H2O-Air下的对称电池的Rp值的Arrhenius图。此外，备好具有BCFZYN空气电极的r-PCC在燃料电池和电解模式之间的194小时循环模式中实现了卓越的耐久性，证明了BCFZYN在r-PCCs技术中用作空气电极的高潜力。
