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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、底捞的住电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。当然,亿年机器学习的学习过程并非如此简单。
实验过程中,关店研究人员往往达不到自己的实验预期,而产生了很多不理想的数据。经过计算并验证发现,海还挺在数据库中的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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