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随后开发了回归模型来预测铜基、建设铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，建设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。项目效标记表示凸多边形上的点。

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首先，提升根据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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、平均3-6所示。

用时压减阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

3.1材料结构、到百相变及缺陷的分析2017年6月，到百Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。在带边工程中引入的钛掺杂剂可能会被点缺陷补偿，日内导致Ta3N5的带边工程失效。

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