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作者进一步扩展了其框架,解读以提取硫空位的扩散参数,解读并分析了与由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)。根据Tc是高于还是低于10K,产业将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
2018年,链及在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]。当我们进行PFM图谱分析时,全面趋势仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,全面趋势而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。解读这一理念受到了广泛的关注。
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