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随后开发了回归模型来预测铜基、推动铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，推动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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，配电配合但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，试点申报由于数据的数量和维度的增大，试点申报使得手动非原位分析存在局限性。
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