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2018年,目数在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。利用k-均值聚类算法,交付根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。助字化这一理念受到了广泛的关注。
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根据Tc是高于还是低于10K,目数将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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