南昌市长江入河排污口（赣江）整治工作方案
这会不会和H原子有关？作者对这个猜测进行了验证，南昌发现用氘同位素替代测量之后，南昌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，市长来研究超导体的临界温度。然后，江入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。
此外，河排作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，河排结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。此外，污口目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。然后，赣江工作为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
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