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作者进一步扩展了其框架，凤凰以提取硫空位的扩散参数，凤凰并分析了与由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）。具体利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。随后开发了回归模型来预测铜基、特征铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，特征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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