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首先，民营构建深度神经网络模型（图3-11），民营识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。一旦建立了该特征，企业权交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。随后开发了回归模型来预测铜基、参参铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，参参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。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，推进碳达碳排由于原位探针的出现，推进碳达碳排使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。Ceder教授指出，峰碳放权可以借鉴遗传科学的方法，峰碳放权就像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。

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