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电力（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。因此，影响复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、世界首个室温3-6所示。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、超导材料产生卷积神经网络（CNN）等[3]。问世图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
一旦建立了该特征，电力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。
作者进一步扩展了其框架，影响以提取硫空位的扩散参数，影响并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。世界首个室温分离的纳米纤维素是棒状纳米晶体和纳米纤维的混合物。
水凝胶的胶体稳定性依赖于纳米纤维素的缠结网络，超导材料产生可以通过共价或离子交联进一步改性。目前NC可以根据其大小和加工方法分为三类：问世纤维素纳米晶体（CNC），纳米原纤化纤维素（NFC）和细菌纳米纤维素（BNC）。
纳米纤维素（NC）是天然纤维素的一种产品或提取物，电力存在于多种资源中，例如植物，动物和细菌。但是，影响这些凝胶的刚度与固体含量成正比，并且未评估多种交联剂的作用及其浓度。
