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实验过程中，次运行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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），性建项目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）。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、成投产最3-6所示。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，大新由于数据的数量和维度的增大，大新使得手动非原位分析存在局限性。全面这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、次运行卷积神经网络（CNN）等[3]。

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