这项技术成功的关键在于：国网管理块体非晶本身所具有的热塑性能，以及层与层之间的冶金结合。

此外，上海作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，上海结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。一旦建立了该特征，电力电力该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

作者进一步扩展了其框架，应用以提取硫空位的扩散参数，应用并分析了与由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）。随后开发了回归模型来预测铜基、新型系统铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，新型系统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。再者，负荷随着计算机的发展，负荷许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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3.1材料结构、电力电力相变及缺陷的分析2017年6月，电力电力Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

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