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随后开发了回归模型来预测铜基、杯决铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,杯决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。首先,纪念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。
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需要注意的是,纪念机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。
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文献链接:杯决CarbonDots,UnconventionalPreparationStrategies,andApplicationsBeyondPhotoluminescence(Small,2019,DOI:10.1002/smll.201901803)通讯作者简介尹学博,杯决南开大学化学学院和药物化学生物学国家重点实验室教授,博士生导师,2006年入选教育部新世纪优秀人才,2015年获中国分析测试协会科学技术奖二等奖。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,纪念投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaokefu.。
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