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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、防水3-6所示。实验过程中，华为还猛研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

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此外，华为还猛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。

Ceder教授指出，防水可以借鉴遗传科学的方法，防水就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。在本文中，华为还猛作者概括的模型侧重在不同的非辐射跃迁途径，但是本质上这些不同途径的非辐射跃迁都是由激发态的分子内运动所导致。

防水（C）在分子和聚集水平上的非辐射和辐射路径的势能面。其中，华为还猛CI=锥形交叉，PET=光致电子转移，TICT=扭曲的分子内电荷转移，ISC=系统间交叉。

在光物理中，防水发光体的发光行为是由其激发态的电子和核运动决定的。华为还猛通常利用分子内运动受限（restrictionofintramolecularmotions,RIM）来获得高发光亮度的发光材料。