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就是针对于某一特定问题，明白智建立合适的数据库，明白智将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。然后，国内采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，亲测起但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。经过计算并验证发现，明白智在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

作者进一步扩展了其框架，国内以提取硫空位的扩散参数，国内并分析了与由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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