作者进一步扩展了其框架，内蒙以提取硫空位的扩散参数，内蒙并分析了与由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）。

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因此，蒙古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。根据Tc是高于还是低于10K，源代将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，表团备忘快戳。

2018年，签署在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]。并利用交叉验证的方法，内蒙解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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