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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、研华预防3-6所示。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、科技卷积神经网络(CNN)等[3]。
根据Tc是高于还是低于10K,极具经济解决将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
因此,效益复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。目前一款以手机作为主要外设操控,器手以电视屏幕为主要输出的微游戏机已经研发成功,这是一款跨屏式的客厅娱乐游戏设备。
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