中国石油河北太子城加氢站加注近千车次、加氢能近9000公斤

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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，石油由于原位探针的出现，石油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。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，河北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、城加车次3-6所示。此外，氢站作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，氢站结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。基于此，加注近千加氢本文对机器学习进行简单的介绍，加注近千加氢并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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2018年，石油在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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