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并利用交叉验证的方法，哨表傻解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。个口图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
最后，哨表傻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，个口快戳。Ceder教授指出，哨表傻可以借鉴遗传科学的方法，哨表傻就像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。
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此外，个口作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，个口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。
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在Si基阳极中，哨表傻Si/C复合材料被认为是最有希望的一类阳极材料之一，可以实现大规模工业化生产并最终取代石墨阳极。然而，个口由于Si和碳之间相互作用较弱，Si具有与导电碳网络分离然后暴露更多新鲜表面的趋势，导致在长循环期间形成新的SEI。