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因此，呢林2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

最后，穿长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。对于某些主要的数据库，裙参比如Elsevier，有超过97%的论文能够在Sci-Hub的服务器上免费获取。

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