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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电网第电3-6所示。再者，监管结构随着计算机的发展，监管结构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。
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基于此，周期本文对机器学习进行简单的介绍，周期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。
随后开发了回归模型来预测铜基、优化铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，优化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。省级输配实现（c-d）HOTf + MOTf和HOTf介质中阴极附近的双层示意图。
（b-c）在0.1 MHOTf + 0.4 MKOTf（Li、电网第电Na、K和Cs）中，在-1.34Vvs.RHE时甲酸、CO和H2的法拉第效率和局部电流密度。该工作不仅证明了利用碱性阳离子抑制HER以促进CO2还原策略对于各种催化剂和阳离子具有通用性，监管结构而且揭示了阳离子诱导的电场调制是阳离子效应的促进机制。
根据已报道成果发现，周期碱金属阳离子对于CO2还原至关重要，但阳离子促进的机制仍不清楚，仅证明了碱金属阳离子对于稳定CO2物种必不可少。作者证明了这种方法适用于各种催化剂和阳离子，优化并揭示了阳离子诱导的电场调制是阳离子效应的起因。
