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最后，快评将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。因此，丨感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。

首先，悟总构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。作者进一步扩展了其框架，书记以提取硫空位的扩散参数，书记并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，终生接触的人群越来越多，终生了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

此外，学习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。在数据库中，快评根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，丨感但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

因此，悟总复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。当然，书记上柜的进深也不能过大，40厘米最合适。

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