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文献链接：办公备企Experimentalsearchforhigh-temperatureferroelectricperovskitesguidedbytwo-stepmachinelearning(NatureCommunications，办公备企2018，DOI：10.1038/s41467-018-03821-9）9.机器学习建模预测超导临界温度图9超导体数据集和分类模型的性能开发机器学习方案以高精度地模拟超过12,000种化合物的超导转变温度。他们直接选择描述了不同的构型，厅开体责随后使用ML模型进行成分优化，厅开体责从而预测具有类似内在硬磁特性但数量较少的Nd2Fe14B等重要的、最先进磁性材料的稀土元素替代品。
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