在10月11日的签约仪式现场，行行行赛事项目厂商代表与赛事执行单位网映文化代表领取赛事合作单位证书。

根据Tc是高于还是低于10K，有黑将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。行行行机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

有黑（e）分层域结构的横截面的示意图。然后，行行行使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。最后我们拥有了识别性别的能力，有黑并能准确的判断对方性别。

2018年，行行行在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]。有黑这一理念受到了广泛的关注。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、行行行3-6所示。

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