根据Tc是高于还是低于10K，月份将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

全社（b）比较系统筛选与贝叶斯优化算法在相同数量的测量后对680nm的目标光致发光峰值的波长。微流体纳米粒子合成的优势，电量在常规实验中可能无法保持，并会导致纳米粒子成核和生长速率的差异，而导致不同的纳米粒子尺寸和大小分布。

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（b）基于树、全社实例和深度学习可用于预测纳米粒子特性的ML算法。电量（c）玩具示例展示了每个算法类背后的核心操作。

同比但是ML不应取代获得对纳米粒子的反应机制和结构特性关系的基本理解。

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