E-Cu上的功能层通过合金化方式进行Li的存储，福特形成外延诱导层，该层表现出快速的Li+表面扩散，从而导致Li外延生长。

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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，停车来研究超导体的临界温度。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，元骑次举个简单的例子：元骑次当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、福特无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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目前，停车机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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