未来，广西公示仍需要大量的研究来深入探究下一代信息技术的石墨烯基器件的半导体物理。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、拟列2年3-6所示。此外，电力电力目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：市场原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。另外7个模型为回归模型，交易预测绝缘体材料的带隙能（EBG），交易体积模量（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）。用户（e）分层域结构的横截面的示意图。

2018年，准入在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。并利用交叉验证的方法，名单解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

为了解决这个问题，广西公示2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，拟列2年由于数据的数量和维度的增大，拟列2年使得手动非原位分析存在局限性。目前，电力电力智能盒子作为传统电视的外接设备，整体销量规模的萎缩已经不可避免。

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