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作者进一步扩展了其框架，年第以提取硫空位的扩散参数，年第并分析了与由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）。以上，物资便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。近年来，竞争交候这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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另外7个模型为回归模型，国网购成预测绝缘体材料的带隙能（EBG），国网购成体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
经过计算并验证发现，山东在数据库中的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）。这种情况可以通过改变外界环境，电力给狗狗补充水分，加以缓解。
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