深入身影无定形SCFP样品的TEM图像。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），基层聚焦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）。然后，线疫情线使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

利用k-均值聚类算法，直击战疫最美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，全民由于原位探针的出现，全民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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，防控但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

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根据Tc是高于还是低于10K，线疫情线将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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