下一次学科评估，物联网推又是哪家欢喜哪家优呢？附：第四次学科评估材料科学与工程排名注：历年学科排名对比数据为人工比对。
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，动制来研究超导体的临界温度。首先，造业构建深度神经网络模型（图3-11），造业识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、造业3-6所示。为了解决这个问题，服务2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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