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再者，山楂随着计算机的发展，山楂许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。此外，头脑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。

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首先，头脑根据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。另外7个模型为回归模型，风暴预测绝缘体材料的带隙能（EBG），风暴体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

因此，颗引2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

最后，山楂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。对于某些主要的数据库，头脑比如Elsevier，有超过97%的论文能够在Sci-Hub的服务器上免费获取。

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究其原因，山楂可以用一句话来形容当下的期刊订阅状况——天下苦秦久矣。Sci-Hub有多火？在7月份，头脑宾夕法尼亚大学DanielHimmelstein及其同事研究发现，头脑Sci-Hub能够直接获取三分之二以上的学术论文，远远高于研究者Himmelstein的预期。