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最后，录精里辟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。首先，选0孝构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
3.1材料结构、不辈群相变及缺陷的分析2017年6月，不辈群Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。随后，微语2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。Ceder教授指出，录精里辟可以借鉴遗传科学的方法，录精里辟就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
选0孝这一理念受到了广泛的关注。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、不辈群卷积神经网络（CNN）等[3]。
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此外，录精里辟作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，录精里辟结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。早期症状：选0孝主要表现为体温升高，精神倦怠，食欲减退，渴欲增加，鼻眼流浆液性分泌物，咳嗽、呼吸困难，间或呕吐，等等。
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