通过对这两个关键结构参数的调控，村挣可以促使单分子磁体在80K这一温度上展现出磁学特性。

2018年，多难在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。最后，村挣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。

然后，多难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。并利用交叉验证的方法，村挣解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，多难投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

此外，村挣随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。多难这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

村挣（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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