氨也可作为一种高效的化学储氢介质，人商人通过全电解产生氢气，理论电解电压仅需0.09V，相比于电解水可节约90%以上的电能。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，超打然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。根据Tc是高于还是低于10K，老年将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、人商人电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。那么在保证模型质量的前提下，超打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，超打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。老年机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

然后，人商人采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，超打由于原位探针的出现，超打使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

另外7个模型为回归模型，老年预测绝缘体材料的带隙能（EBG），老年体积模量（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）。

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