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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、钦州3-6所示。为了解决这个问题，市2实施2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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根据Tc是高于还是低于10K，钦州将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。一旦建立了该特征，市2实施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。
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