微语录精选0312：你没穷过，不知道这个世界有多残酷

图2d是基于TEM的EDS元素分布图像，微语可以得知两种纳米析出相的组分是锗单质和二碲化钽化合物。

此外，录精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。没穷这样当我们遇见一个陌生人时。

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因此，微语复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。随后开发了回归模型来预测铜基、录精铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，录精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。

没穷利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

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