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，杭州伙来研究超导体的临界温度。

（d-f，那个那年j-l）Ti3C2Tx、Co-MOFs、CNTs/Co和Ti3C2Tx/CNTs/Co的TEM图像。（e，崩溃f）不含Ti3C2Tx/CNTs/Co薄膜的无线电力传输电路的照片，LED亮起。

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杭州伙MXene的高电导率和多次内反射有助于形成高效的EMI屏蔽材料。（c-e）Ti3C2Tx/CNTs/Co纳米复合材料的XPS光谱、那个那年Ti2pXPS光谱和C1sXPS光谱图。

MXene由于其独特的多层微结构、崩溃高比表面积、良好的导电性和类金属特性，在新型电磁波吸收和EMI屏蔽材料方面具有巨大的潜力

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