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然后，东潮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。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、力推无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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首先，发电根据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。可是，给予光伏Ce3+浓度和CO2电还原性能的关系还未被研究。

而且，千瓦Au-CeOx纳米片的CO2电还原活性和Ce3+浓度呈正线性相关。时电这项工作通过调节金属氧化物的性质为设计CO2电还原催化剂提供了新的路径。

【引言】燃烧化石燃料使空气中有大量CO2，价财进分导致全球变暖。机理研究表明CO2电还原性能的提高归因于Au-CeOx的Ce3+和羟基，政补州它们促进CO2活化，有助于生成COOH。