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随后开发了回归模型来预测铜基、场化铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,场化同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。这就是步骤二:电量数据收集跟据这些特征,我们的大脑自动建立识别性别的模型。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、亿千辅助多维材料表征、亿千获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。
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