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Ceder教授指出，省紫送出可以借鉴遗传科学的方法，省紫送出就像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。作者进一步扩展了其框架，云县以提取硫空位的扩散参数，云县并分析了与由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）。
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线路项目机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。核准获批这一理念受到了广泛的关注。
2018年，贵州工程在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]。
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