工业副产氢撬动氢能规模化应用

这会不会和H原子有关？作者对这个猜测进行了验证，工业发现用氘同位素替代测量之后，工业1030 cm-1的特征峰有任何明显的变化，但是1080 cm-1处的峰值却向低波数717 cm-1附近移动。

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，副产来研究超导体的临界温度。然后，氢撬采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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