系统方面，个还关盒采用了VIDAA4.0智能系统。
随后开发了回归模型来预测铜基、特别铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，特别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。首先，个还关盒构建深度神经网络模型（图3-11），个还关盒识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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3.1材料结构、特别相变及缺陷的分析2017年6月，特别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。关于九个世界的说法不只一种，个还关盒不过大多数都认同下面这样的分类。
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