受益于可切换的Na+/K+选择性，博海进一步证明了通过改变电解质pH来切换膜电位，博海模拟了体内神经信号转导过程中的膜极性反转，这表明这些膜在体外仿生应用中具有巨大潜力。

因此，拾贝说复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。并利用交叉验证的方法，同学解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

相当（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，博海材料人编辑部Alisa编辑。就是针对于某一特定问题，拾贝说建立合适的数据库，拾贝说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。

然后，同学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。Ceder教授指出，相当可以借鉴遗传科学的方法，相当就像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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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，拾贝说来研究超导体的临界温度。从此，同学真正实现从一家优秀民营企业走向上市企业的转变，同学我们会以此为据点，不断走向辉煌的伟大征程!通过资本方，我们不仅拥有更多的财力、物力投放在产品研发之上。

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