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实验过程中，网络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。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，技术来研究超导体的临界温度。为了解决上述出现的问题，有限结合目前人工智能的发展潮流，有限科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

需要注意的是，公司机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。然后，北京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。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：动力原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。最后，网络作者提出了多孔二维材料发展的机遇和挑战，希望进一步促进这些新兴的先进材料在光催化和电解方面的应用。

北京航空航天大学尹继豪团队和美国美国麻省理工学院的TomásPalacios团队、技术JingKong团队、技术PabloJarillo-Herrero团队在《AdvancedMaterials》期刊上发表题为Deep-Learning-EnabledFastOpticalIdentificationandCharacterizationof2DMaterials的研究论文。然而，有限制约其大规模应用的主要瓶颈是电化学稳定性差和循环寿命不理想。

2D过渡金属碳化物Ti3C2 MXene和2D1T‐MoS2由于其丰富的性能，公司已成为电化学领域具有吸引力的原型。东北大学的李犁教授、北京王淑兰教授、北京牛萍副教授联合伦斯勒理工学院的石建副教授作为通讯作者共同回顾总结了多孔二维材料在光催化和电催化方面的进展。