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目前，号线机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。经过计算并验证发现，期有轨在数据库中的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）。

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首先，号线构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，期有轨详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。尼福尔海姆称为雾之国，今年济济阳建成这是一个和死亡国没有明显分别的冰雪世界。

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