马克思曾说经济基础决定上层建筑，中环上层建筑反作用于经济基础，中环而随着经济水平的提高，物质需求得到满足的人们开始追求情感需求，也就是说情感消费时代已经到来。

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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，签约氢来研究超导体的临界温度。因此，布局2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。燃料（e）分层域结构的横截面的示意图。

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另外7个模型为回归模型，中环预测绝缘体材料的带隙能（EBG），中环体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

经过计算并验证发现，环保在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。通过XAS、公司固态XPS和ADF-STEM表明，催化反应后Ir物种的单原子分散保持不变，可能是由于Ir和MgO(111)载体之间的强离子相互作用。

另外，签约氢高负载和低负载催化剂的相似活性表明，Ir位点，无论是单分散的还是以团簇的形式（如Ir3）都具有相似的活性，这提示了表面的动态过程。布局研究成果以题为AtomicallydispersediridiumonMgO(111)nanosheetscatalysesbenzene-ethylenecouplingtowardsstyrene发布在国际著名期刊NatureCatalysisy上。

而在负载量较低的情况下，燃料由于载体的均匀表面结构，所有Ir单原子都具有相同的配位结构。这一难题主要有以下因素导致：电池的研（1）载体表面的不均一性，电池的研例如结合位点（角、边和面）、缺陷位点（空位、台阶、晶界等）和非晶态结构（水合层、非晶态载体等）。