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因此，鹿特复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。并利用交叉验证的方法，每年解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
可提（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。氢气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。然而，到2丹实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
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2018年，可提在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
因此，氢气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。比如它用鼻子在到处闻来闻去，到2丹如果你发现它的这个行为，并且是在你指定的大小便地点，迅速拉它到你规定的地点，然它大小便。
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