在过去五年中，季1亿段镶锋湖南大学团队在Nature和Science上发表了3篇文章

并利用交叉验证的方法，度晋电外解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。根据Tc是高于还是低于10K，送3时同将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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此外，千瓦Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

然后，比增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。本项工作以多巴胺在碱性水溶液中的自发氧化聚合为制备手段，季1亿利用聚多巴胺的多官能团特性，实现了对基底的活性修饰和印迹层的构建。

相关研究成果以Facilesynthesisofflower-likesandwich-structuredmolecularlyimprintedpolymersforefficientrecognitionoftargetproteinfromeggwhite为题，度晋电外发表在应用化学和食品科技TOP期刊FoodChemistry（IF：度晋电外9.231，SCI一区，中科院一区）上。送3时同NiO@PDA/NIPs的制备流程图(c)。

卵清蛋白(OVA)作为糖蛋白家族的一员，千瓦与免疫球蛋白(IgE)介导的过敏反应密切相关，被认为是食物过敏反应中最关键的因素之一。比增【文章链接】Facile synthesisofflower-likesandwich-structuredmolecularlyimprintedpolymersforefficientrecognitionoftargetproteinfromeggwhiteDOI:https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.136165本文由作者供稿。