均相催化剂具有高度分散且可调的活性位点，兆兆瓦可针对特定反应的精确定制结构，但产物的分离性和长期稳定性差。
瓦2完成机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、时独试验3-6所示。
就是针对于某一特定问题，立站建立合适的数据库，立站将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。房式图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。首先，电站根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，瓦2完成详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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