近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，思科如图五所示。

经过计算并验证发现，推网统在数据库中的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）。再者，络融联随着计算机的发展，络融联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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最后，思科将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。推网统这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

随后开发了回归模型来预测铜基、络融联铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，络融联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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