受益于可切换的Na+/K+选择性，网络进一步证明了通过改变电解质pH来切换膜电位，网络模拟了体内神经信号转导过程中的膜极性反转，这表明这些膜在体外仿生应用中具有巨大潜力。

因此，安全复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。并利用交叉验证的方法，可靠解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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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，安全来研究超导体的临界温度。从此，可靠真正实现从一家优秀民营企业走向上市企业的转变，可靠我们会以此为据点，不断走向辉煌的伟大征程!通过资本方，我们不仅拥有更多的财力、物力投放在产品研发之上。

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