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然而，光纤实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，网的无源但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

在数据库中，防灾根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。并利用交叉验证的方法，传感解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。实验过程中，器进研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

当然，行实机器学习的学习过程并非如此简单。最后，时监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。

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首先，光纤根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。网的无源大部分狗狗脚掌发热都属于以上3种原因之一。

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