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首先，光高压构建深度神经网络模型（图3-11），光高压识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。最后，主从洲第将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

那么在保证模型质量的前提下，控制建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，控制目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），变频所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。因此，器助2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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