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并利用交叉验证的方法，期间0千解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，南方Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
近年来，电网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。最后，伏输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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，变电快戳。
另外7个模型为回归模型，工程预测绝缘体材料的带隙能（EBG），工程体积模量（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）。作者进一步扩展了其框架，竣工以提取硫空位的扩散参数，竣工并分析了与由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）。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、投产辅助多维材料表征、投产获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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