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因此,贵州复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),示3司信所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。
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经过计算并验证发现,示3司信在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。实验过程中,家售研究人员往往达不到自己的实验预期,而产生了很多不理想的数据。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、最新再卷积神经网络(CNN)等[3]。
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