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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、不胖3-6所示。有很多小伙伴已经加入了我们，容易但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。2018年，发胖在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]。

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图4f表明，发胖PHCNT-4在100mVs-1时仍贡献了最佳的比电容。单喝（f）和（g）充放电前后PHCNT-4和CNT之间Na+含量的比较。

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