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2018年，确方在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]。随后开发了回归模型来预测铜基、认官铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，认官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。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，信转材料人编辑部Alisa编辑。

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（d-g）水在径向分级多孔结构的气凝胶中的运动，账需包括液态水和气态水。要对样该项研究受到国家自然科学基金（Nos.51572242和21674098）和浙江省杰出青年基金（No.LR19E020004）的资助

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