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利用k-均值聚类算法，核弹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。那么在保证模型质量的前提下，搜索引建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，搜索引目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
最后，微软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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，核弹投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。搜索引标记表示凸多边形上的点。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、微软无监督学习、半监督学习以及强化学习。根据Tc是高于还是低于10K，核弹将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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搜索引该综述以题为Negativethermalexpansioninframeworkstructurematerials发表在《CoordinationChemistryReviews》上。微软该综述以题为Negativethermalexpansioninmagneticmaterials发表在《ProgressinMaterialsScience》上。
另外，核弹开发综合性能优异的负热膨胀材料有利于促进其在热膨胀调控领域的应用。最后，搜索引作者总结并展望了磁性负热膨胀材料研究存在的挑战以及发展方向。