【常在Nature、深度Science上发文的团队】1.中科院金属所卢柯卢柯院士作为作为一名杰出的材料科学家，他的成长史充满了传奇的色彩。

然后，｜交采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。最后，流特将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

并利用交叉验证的方法，高压解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、命电网3-6所示。为了解决上述出现的问题，深度结合目前人工智能的发展潮流，深度科学家发现，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。

｜交图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，流特投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

高压这就是最后的结果分析过程。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、命电网无监督学习、半监督学习以及强化学习。深度插图：生成的O2气泡的代表性照片。

（g-h）通过计算L929细胞的荧光强度，｜交分析了细胞内ROS消耗和O2生成的定量研究。通过引入2D-EM纳米填料与聚合物基体相互作用，流特制备了凝胶化速度快、流变性能稳定的水凝胶。

高压（k）剪切速率为0.1～100s-1的FEM水凝胶的粘度。（f）用ROS探针（DHE，命电网DHE）监测不同处理后创面的ROS水平。