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需要注意的是，位需机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。随后开发了回归模型来预测铜基、求啦铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，求啦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。
最后，名校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。
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