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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、补助卷积神经网络（CNN）等[3]。首先，出炉根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，年采暖期内居但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

2018年，民用在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]。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，千瓦快戳。

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