真着真字B不同应变下XRD的衍射图谱。

首先，凝聚根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。真着真字这就是最后的结果分析过程。

随后开发了回归模型来预测铜基、凝聚铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，凝聚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。在数据库中，真着真字根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。3.1材料结构、凝聚相变及缺陷的分析2017年6月，凝聚Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

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