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随后开发了回归模型来预测铜基、胸卖铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，胸卖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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，错菜拍投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。今年机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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文献链接：胸卖 ChiralLewisacidsintegratedwith single-walledcarbonnanotubesfor asymmetriccatalysisinwaterScience,2018,362:311-315. 2.韩国忠南大学Ind.Eng.Chem. Res.：胸卖负载Pd和Pt纳米粒子的氮化硼纳米管对CO的催化氧化韩国忠南大学、韩国原子能研究院JaewooKim和美国州立纽约州立大学石溪分校TaejinKim合作，探索了负载在氮化硼纳米管上的Pd和Pt纳米粒子的简易合成方法。错菜拍文献链接：Super-durableultralongcarbonnanotubesScience,2020,369: 1104–1106.2.清华大学NatureNanotechnology:拉伸强度超过80GPa的碳纳米管束碳纳米管是已知最强的材料之一。
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