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经过计算并验证发现，最后在数据库中的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）。Ceder教授指出，还会输可以借鉴遗传科学的方法，还会输就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，个倾详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

作者进一步扩展了其框架，家荡以提取硫空位的扩散参数，家荡并分析了与由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）。此外，赌明明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。

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最后，赢钱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。2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、最后是该公司的联合创始人之一，最后历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。

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