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，深度市场来研究超导体的临界温度。

然而由于其较差的机械性能以及苛刻的晶体生长条件，好文化的互联单晶硒化锡很难应用于实际热电器件中。此外，网解通过XRD，XPS，SEM，TEM以及Cs-STEM等先进表征手段，该团队发现在溶剂热法合成铜掺杂硒化锡微晶的过程中，掺入的铜元素同时显示+1和+2价。

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然而，网解目前硒化锡基热电材料中的铜掺杂机理仍不明确，网解例如铜元素的掺杂极限、掺杂对晶体宏观形貌生长的影响，对微观尺度下晶格排列的影响，以及主要的掺杂价态等等仍是研究空白，而探究铜元素的掺杂机理对于实现硒化锡基热电材料的性能最优化调控而言具有重大意义。决方（f）热扩散系数和热导率。

2015年获得澳大利亚国际留学生全额奖学金开始于昆士兰大学邹进教授团队及南昆士兰大学陈志刚副教授团队攻读博士学位，深度市场目前的研究方向集中于热电材料，深度市场材料表面与界面，化学以及纳米科学领域，以第一作者及共同作者身份在《ProgressinMaterialsScience》、《AdvancedEnergyMaterials》、《Chemical Science》、《EnergyStorageMaterials》、《NanoEnergy》、《CorrosionScience》等期刊发表论文30余篇，发明专利2项。

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