作者进一步扩展了其框架，国网以提取硫空位的扩散参数，国网并分析了与由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）。
当然，湖南机器学习的学习过程并非如此简单。年第阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
随后开发了回归模型来预测铜基、物资铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，物资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。集中这一理念受到了广泛的关注。需要注意的是，招标机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
最后，采购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。再者，推荐随着计算机的发展，推荐许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
在数据库中，标候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。
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