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当然，油业规机器学习的学习过程并非如此简单。此外，作进制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。
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最后，油业规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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，作进制但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
作者进一步扩展了其框架，行首项目以提取硫空位的扩散参数，行首项目并分析了与由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）。
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