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目前，咖啡机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，对韭当割由于数据的数量和维度的增大，对韭当割使得手动非原位分析存在局限性。
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然后，瑞幸人采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。随后开发了回归模型来预测铜基、咖啡铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，咖啡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。
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