然后讨论了包覆的金属纳米颗粒的优势，光器例如增强的稳定性和可回收性，光器改进的选择性，强大的金属-载体相互作用以及实现串联催化的能力，随后介绍了包覆的金属纳米颗粒在热催化，光催化和电催化等的应用。

另外7个模型为回归模型，模块预测绝缘体材料的带隙能（EBG），模块体积模量（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）。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，续盈由于原位探针的出现，续盈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。

光器图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。此外，模块目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。那么在保证模型质量的前提下，续盈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，续盈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。

并利用交叉验证的方法，光器解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、模块3-6所示

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