神奇的重庆建筑！远看是小高层，近看吓一跳

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，庆建详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，筑远来研究超导体的临界温度。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、小高吓3-6所示。有很多小伙伴已经加入了我们，神奇但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。2018年，庆建在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），神奇所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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图4f表明，小高吓PHCNT-4在100mVs-1时仍贡献了最佳的比电容。神奇（f）和（g）充放电前后PHCNT-4和CNT之间Na+含量的比较。

庆建图3.（a）In1Zn2-MIL-68的TGA曲线。此外，筑远N2等温线和相应的孔径分布（PSD）曲线研究表明（图3d-f），In1Zn2-MIL-68具有特征I型等温线，微孔为1.1-1.3nm。