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作者进一步扩展了其框架,铀业以提取硫空位的扩散参数,铀业并分析了与由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)。签署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。随后开发了回归模型来预测铜基、框架铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,框架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。
此外,协议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。基于此,中广本文对机器学习进行简单的介绍,中广并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
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