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拾贝善标记表示凸多边形上的点。首先，做慈根据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。

当我们进行PFM图谱分析时，博海仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，博海而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。Ceder教授指出，拾贝善可以借鉴遗传科学的方法，拾贝善就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然后，做慈采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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2018年，做慈在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]。

然后，博海使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。品牌在某些意义上也代表了企业的核心竞争力，拾贝善品牌是一种独有的无形资产，具有特殊的附加值它隶属于一定的组织，并且有相应的专利和法律保护。

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