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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、消费3-6所示。展智标记表示凸多边形上的点。

随后，人工2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。最后，北京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。另外7个模型为回归模型，消费预测绝缘体材料的带隙能（EBG），消费体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，展智但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。为了解决上述出现的问题，人工结合目前人工智能的发展潮流，人工科学家发现，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。

并利用交叉验证的方法，北京解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

近年来，消费这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。展智图6.ZEO-3处理VOCs的性能：（A）静态吸附。

主要成果以第一或者共同通讯作者发表在Science、人工Acc.Chem.Res.、J.Am.Chem.Soc.、Angew.Chem.Int.Ed.、Nat.Commun.、Adv.EnergyMater.、ACSNano等化学和材料领域顶级期刊上。  黎建博士南京大学特聘研究员（tenure-track副教授）、北京课题组组长，北京博士生导师（2月份开学后遴选评审）、2022年入选国家级高层次人才引进计划（青年项目）。

由于分子筛晶化机理不明晰，消费水热合成难以实现定向控制，消费在人工合成沸石分子筛80余年的研究历史中，三维稳定超大孔硅酸盐分子筛的合成一直是分子筛领域内孜孜以求的目标，然而数十年来鲜有突破，这也是当前分子筛合成领域所面临的一项极大挑战。在静态吸附实验中，展智ZEO-3对甲苯和水蒸气的饱和吸附量均比孔径更小的Beta分子筛更高（图6A）。