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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，入电来研究超导体的临界温度。2018年，力市在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]场化机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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（I-J）在3T3细胞和CT26细胞中用ZIF-90/MB处理后，力市在有无光照的情况下，使用JC-1染料监测线粒体膜电位和相应流式细胞仪检测。（K）在用808nm激光照射后，场化CT26细胞活/死染色。