凡客E)1.0MKOH电解液中不同催化剂的OER极化曲线。
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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，秋冬来研究超导体的临界温度。2018年，款拉在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]绒保机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、闲裤辅助多维材料表征、闲裤获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、元包邮历卷积神经网络（CNN）等[3]。
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（G）在不同浓度的ZIF-90/MB水溶液中，男士暖休SOSG的荧光增加特性。（B）MB、秋冬ZIF-90和ZIF-90/MB的PXRD图。
（I-J）在3T3细胞和CT26细胞中用ZIF-90/MB处理后，款拉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，绒保CT26细胞活/死染色。
