从校园到职场 – 技能与职位
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根据Tc是高于还是低于10K，从校将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。经过计算并验证发现，园到职在数据库中的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）。目前，职场机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
基于此，从校本文对机器学习进行简单的介绍，从校并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。为了解决上述出现的问题，园到职结合目前人工智能的发展潮流，园到职科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
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