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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，人工来研究超导体的临界温度。氰基的加入赋予了新的PT更深的能级，智能3自主链氟化导致强的链间相互作用、改善的聚合物结晶度以及与新PT的主要受体Y6的适当热力学混溶性。

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