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Ceder教授指出，全部期可以借鉴遗传科学的方法，全部期就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。作者进一步扩展了其框架，玩意以提取硫空位的扩散参数，玩意并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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2018年，百货在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]。

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