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作者进一步扩展了其框架，入轨以提取硫空位的扩散参数，入轨并分析了与由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）。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，力箭材料人编辑部Alisa编辑。

利用k-均值聚类算法，搭载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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，卫星来研究超导体的临界温度。首飞利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

并利用交叉验证的方法，成功成功解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。入轨图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

此外，力箭目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

3.1材料结构、搭载相变及缺陷的分析2017年6月，搭载Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。同时，卫星还需注重市场需求，差异化发展不能脱离市场发展。

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