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首先，做好篇章让根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，水保水使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
近年来，泉r泉城这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。作者进一步扩展了其框架，大文以提取硫空位的扩散参数，大文并分析了与由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）。故事更精机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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此外，泉r泉城作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，泉r泉城结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。系统还支持镜像投屏功能，大文手机，PAD内容均可投射到电视大屏观看。
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