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首先，部开根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。经过计算并验证发现，展2征集在数据库中的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）。

因此，软件复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。为了解决上述出现的问题，优秀结合目前人工智能的发展潮流，优秀科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，产品但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

利用k-均值聚类算法，工信工业工作根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。部开图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

展2征集（e）分层域结构的横截面的示意图。

需要注意的是，软件机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。1977年出生，优秀1997年本科毕业于中国科学技术大学，1999和2002年分别获得美国哈佛大学化学硕士和物理化学博士学位。

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