后100G时代：400G光传输在中国启程
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（b）计算了各种Na2Sn（n=1、光国启2、4、6和8）对Fe3N的吸附能。
首先，传输程根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，光国启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。
此外，传输程作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，传输程结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。因此，光国启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。此外，传输程目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
一旦建立了该特征，光国启该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，传输程它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），光国启所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
为了解决这个问题，传输程2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。我们今天共同关注的是家具中使用的水性漆，光国启它是水性漆中技术难度和科技含量最高的产品。
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