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，内蒙来研究超导体的临界温度。
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图1福岛核电站储水罐鸟瞰图图源: NBCNews当然，内蒙此处的核废水肯定不是未经处理的燃料棒降温废水直接排放。如何开发高效的环境友好新型核素固化材料，古电管理如何揭开核素固化背后的物理化学机制，古电管理如何有效的探测更低浓度核素等等，都是人类需要解决的重大科学问题。
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系统（b）相应预测催化剂的实验FE-C2+（在a部分中圈出）。因此，内蒙机器学习（ML）有可能通过有效的数据分析来加速催化剂的开发。
（b）基于实验测试—ML分析—预测和重新设计三个迭代循环的加速发现学习循环，古电管理以指导寻找高性能的CO2RR催化剂。力集该过程包括三个迭代循环：实验测试—ML分析—预测和重新设计。