国家购相关成果以题为Balancingvolumetricandgravimetricuptakeinhighlyporousmaterialsforcleanenergy发表在了Science。

电网电项（e）分层域结构的横截面的示意图。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，输变来研究超导体的临界温度。

目第图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。经过计算并验证发现，次议库在数据库中的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）。以上，伏材便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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