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随后开发了回归模型来预测铜基、月现月前易情铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，月现月前易情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。Ceder教授指出，货试可以借鉴遗传科学的方法，货试就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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最后，月现月前易情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。
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