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根据Tc是高于还是低于10K，全部将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。玩意阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

3.1材料结构、百货相变及缺陷的分析2017年6月，百货Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。经过计算并验证发现，全部在数据库中的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）。然后，玩意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。

百货标记表示凸多边形上的点。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、全部电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

玩意这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

百货这就是最后的结果分析过程。研究涉及众多交叉学科，全部如无机材料化学、材料物理和计算化学。

DFT理论计算进一步证实，玩意电子结构调整后的Fe,Mn/N-C与氧中间体具有适当的键长和结合能，提高了ORR的反应动力学。然而，百货即使是在碳衣的保护下，百货在经历多次锂化过程后，金属氧化物粒子体积变化仍没有得到足够有效的空间缓冲，并且严重受到电解质的腐蚀作用，导致结构部分坍塌，从而难以获得理想的锂电池性能。

g）Mn,Fe/N–C的HAADF-STEM图像与各个元素（C、全部N、Fe和Mn）的分布。玩意高自旋的电子构型为dxy1dyz1dxz1dz21dx2-y21。