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作者进一步扩展了其框架，蟠龙以提取硫空位的扩散参数，蟠龙并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。然后，抽水为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
然后，蓄能行采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，电站详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。根据Tc是高于还是低于10K，首台试运将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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并利用交叉验证的方法，蟠龙解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）
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