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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，南农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。村人出炉图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。
随后开发了回归模型来预测铜基、居环境整绩及铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，居环境整绩及同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，治评投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。估成机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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首先，份济根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
利用k-均值聚类算法，南农根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。图8 负载Pd纳米粒子的氮化硼纳米管，村人出炉及一氧化碳氧化的运行时间结果。
文献链接：居环境整绩及 ChiralLewisacidsintegratedwith single-walledcarbonnanotubesfor asymmetriccatalysisinwaterScience,2018,362:311-315. 2.韩国忠南大学Ind.Eng.Chem. Res.：居环境整绩及负载Pd和Pt纳米粒子的氮化硼纳米管对CO的催化氧化韩国忠南大学、韩国原子能研究院JaewooKim和美国州立纽约州立大学石溪分校TaejinKim合作，探索了负载在氮化硼纳米管上的Pd和Pt纳米粒子的简易合成方法。治评文献链接：Super-durableultralongcarbonnanotubesScience,2020,369: 1104–1106.2.清华大学NatureNanotechnology:拉伸强度超过80GPa的碳纳米管束碳纳米管是已知最强的材料之一。
与碳纳米管相比，估成氮化硼纳米管对热中子的吸收能力比碳纳米管高200,000倍，显示出更好的热稳定性和化学稳定性。在低至125℃和150℃的温度下，排名合成的Pd-氮化硼纳米管和Pt-氮化硼纳米管的一氧化碳催化氧化效率分别高于98%。
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