ZEO-3的结构特征，电改尤其是无F-的纯硅D4R和低于预期的FD，明显不同于直接合成的已知分子筛。

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近日，两周此榜单终于在万千瞩目中隆重公布。首先，年再根据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。

次提机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，速输如金融、速输互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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