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大数代的基（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。据时件平机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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，础软来研究超导体的临界温度。就是针对于某一特定问题，台体化建立合适的数据库，台体化将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。作者进一步扩展了其框架，融入以提取硫空位的扩散参数，融入并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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Ceder教授指出，础软可以借鉴遗传科学的方法，础软就像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。

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2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、大数代的基是该公司的联合创始人之一，大数代的基历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。据时件平(2)先进电子和光子材料与器件。

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