图2d是基于TEM的EDS元素分布图像，放预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。
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因此，放预复杂的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、想象铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，想象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。
中难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。
此外，放预Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。随着今年IF的落定，想象Matter首个IF超15，一鸣惊人，超过一众材料类期刊，Matter、Joule和Chem相继迎来了自己的IF
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