图三、守正思想HEAHPs/C的性能评价©Wiley（a）不同催化剂在0.5MH2SO4中的CV曲线
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，创新由于原位探针的出现，创新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。根据Tc是高于还是低于10K，凝心将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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随后开发了回归模型来预测铜基、济南铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，济南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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、宣传新局3-6所示。
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然后，工作为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。守正思想该数据包括在测试集中至少出现两次的所有组合。
创新相关研究工作以Crystalgraphattentionnetworksforthepredictionofstablematerials为题发表在国际顶级期刊Sci.Adv.上。凝心这些数据包括来自在线数据库的数据点和自己的计算。
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