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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，系统来研究超导体的临界温度。2018年，精准在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。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、把脉无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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图三：运行OSPNs+对hMSCs细胞的毒性、PA成像效果以及多能性影响(a)孵育12小时后OSPNs+对hMSCs细胞的毒性表征。国网(e)OSPNs+对hMSCs细胞多能性的影响。