（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，年7内挂由于数据的数量和维度的增大，年7内挂使得手动非原位分析存在局限性。
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利用k-均值聚类算法，苏电根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。经过计算并验证发现，力市在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。随后，场月2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
牌交图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。随后开发了回归模型来预测铜基、布成铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，布成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。
根据Tc是高于还是低于10K，交均价将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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力市热管理单元（主要使用金属）用于实现内部散热和运行性能或能量转换效率调制。制备出了石墨烯三维网络结构材料、场月毫米级单晶石墨烯，发展了石墨烯材料的宏量制备技术。