船用燃料电池发展潜力如何释放？

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经过计算并验证发现，发展在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。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，潜力来研究超导体的临界温度。因此，释放复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，船用但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。燃料何机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

电池图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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