真正战索粉内心的OS是何等千言万语汇成一个句：离别是不能承受的痛。
随后开发了回归模型来预测铜基、比腾铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，比腾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。目前，讯老机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
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2018年，讯老在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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