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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：加快建立迹管原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。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，产品来研究超导体的临界温度。对错误的判断进行纠正，碳足我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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实验过程中，发展发布研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

部门利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。对富含晶界缺陷的GB-Ni和原始Ni(111)面进行建模并进行理论计算可以看出，加快建立迹管晶界缺陷的结构利于硝酸根和亚硝酸根的吸附，加快建立迹管但是不利于产物NH3的吸附，这可以显著的加速反应并促进产物的解吸。

产品HER过程可以分为水的裂解(H2O→H*+OH*)和活性H*的二聚(H*+H*→H2)两个过程。碳足这种高的产氨速率在电化学合成氨和环境中硝酸盐的消除方面有重要的科学价值和实际应用意义。

且晶界缺陷上的H*的二聚过程的能量较高，理体这表明H*不易解吸形成氢气，而是在硝酸根还原的过程中被消耗，从而加速反应速率。国家改革关于该研究工作得到了国家自然科学基金面上项目和上海市科委项目的资助。