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其次，导向大赛作者比较了四种机器学习算法的模型拟合效果，包括随机森林（RF）、线性回归（LR）、支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN）。但是在以微电子等领域为代表的实际应用场景中，试炼通常需要储能系统根据不同的占地空间提供不同的能量供设备使用，试炼这对于超级电容器可定制的电化学性能提出了更高的要求。
首先，远光该论文通过3D打印制备了9个具有不同结构参数的电极，在三电极测试条件下评价了其面电容性能。软件软件将这9个数据点作为原始的训练集用于构建机器学习模型。支持【图文导读】图13D打印及随机森林拟合过程图2 氧化石墨烯及碳微晶格的表征图3 随机森林模型预测结果图4 随机森林模型预测结果的热力图图5 随机森林模型的验证图6 电极结构参数对电化学活性面积的影响图7电极结构参数对其表面电流分布的影响【文献信息】HaoYang,etal.Machinelearningguided3Dprintingofcarbonmicrolatticeswithcustomizedperformanceforsupercapacitiveenergystorage,Carbon,2022https://doi.org/10.1016/j.carbon.2022.08.083。
获贡以机器学习为代表的人工智能技术带给我们新的发展机遇。【成果简介】近期，需求学献奖中国石油大学（华东）胡涵、需求学献奖吴明铂教授（通讯作者）团队报道了机器学习指导3D打印的设计策略，建立了碳微晶格电极结构参数与其超级电容性能之间的机器学习模型，用于可定制的超级电容性能的高效设计
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