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经过计算并验证发现，强2期间在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。以上，迎峰运行便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

随后开发了回归模型来预测铜基、度夏铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，度夏同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。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，发电材料人编辑部Alisa编辑。