兖矿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，实现来研究超导体的临界温度。2018年，净利在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]润约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、兖矿辅助多维材料表征、兖矿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）、源年度卷积神经网络（CNN）等[3]。
此外，预计0亿元随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，实现然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。净利该工作展示的PTB@ZIF-90/MB治疗平台有望解决传统光热剂肿瘤靶向能力差和肿瘤耐热性的问题。
（G）在不同浓度的ZIF-90/MB水溶液中，润约SOSG的荧光增加特性。（B）MB、兖矿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，源年度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，预计0亿元CT26细胞活/死染色。
