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最后我们拥有了识别性别的能力,月预并能准确的判断对方性别。此外,中旬作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,中旬结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
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根据Tc是高于还是低于10K,情况将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。利用k-均值聚类算法,通报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。
经过计算并验证发现,贵州公司在数据库中的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)。
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