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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、江苏3-6所示。随后开发了回归模型来预测铜基、电力铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，江苏由于原位探针的出现，江苏使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

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