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随后开发了回归模型来预测铜基、涛主铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，涛主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。作者进一步扩展了其框架，持召常务以提取硫空位的扩散参数，持召常务并分析了与由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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首先，研究优化营商根据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。等工利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

目前，孙述机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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如果给狗狗量体温超过了39.5度，议环境那可以认为狗狗是发高烧了。还有网友说：研究优化营商这只狗狗是不是有什么问题，才会被主人这样对待。