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碳达机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。另外7个模型为回归模型，峰碳预测绝缘体材料的带隙能（EBG），峰碳体积模量（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）。经过计算并验证发现，中和中心在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

Ceder教授指出，研究可以借鉴遗传科学的方法，研究就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，成立但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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根据Tc是高于还是低于10K，冀北将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。十、电力循环泵循环泵的作用是促进锅炉中的采暖和生活用水循环。

二、碳达燃烧室燃烧室的材质一般为铝板内衬耐火板，碳达耐火板有非常强的隔热性能，因而耐火板可以直接接触火焰，将燃烧室与其他部件隔离，保证其他部件的正常运行相比之下，峰碳针对非癌疾病设计的介孔二氧化硅基递送体系报道较少，相关研究仍处于初步发展阶段。

通过合理的形貌孔径调节和表面功能化修饰，中和中心这类递送体系能够高效转运各种形式的治疗药剂（比如小分子药物，中和中心基因，多肽和蛋白）抵达目标部位，因此这类递送体系有望用于治疗多种不同类型的疾病，包括癌症，细菌感染（感染性疾病），糖尿病，骨病和阿兹海默症等。该综述文章在撰写过程也得到南方医科大学喻志强教授、研究南京林业大学黄超伯教授以及广州医科大学刘宏星教授的悉心指导。