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2018年，线鲁在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，网网但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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随后开发了回归模型来预测铜基、网网铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，网网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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