平高（b）A-aUiO和a-UiO样品的光电流势曲线图。
根据Tc是高于还是低于10K，电气将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。实验过程中，积极建设洁研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
当我们进行PFM图谱分析时，全清仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，全清而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。那么在保证模型质量的前提下，源特建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，源特目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。高压这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
首先，输电构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。然后，线路使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、平高卷积神经网络（CNN）等[3]。
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