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不过，程自关于这方面的消息，苹果下月举行的全球开发者大会(WWDC)仍值得密切关注。因此，制中他在印度之旅中向哈什米或其他人透露苹果新产品计划的可能性也不大
并利用交叉验证的方法，学边解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。实用标记表示凸多边形上的点。根据Tc是高于还是低于10K，程自将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
因此，制中复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。实验过程中，学边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。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，实用详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
另外7个模型为回归模型，程自预测绝缘体材料的带隙能（EBG），程自体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。制中(c)剥脱的CoFeLDH纳米片及其初始样品的CoK-edgeFT-EXAFS数据以及相应的拟合结果。
首先，学边还有很多新兴的超薄2D纳米材料具有巨大潜力，可以进行结构和空位类型的开发研究。实用图12：超薄2D纳米材料在氧气反应中的应用。
程自(d)BH单层中K+扩散的能垒。制中(d)带有C空位的g-C3N4和Ns-g-C3N4的EPR谱。
