史诗级逼空！保时捷家族是如何完成蛇吞象骚操作的？

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为了解决这个问题，逼家族2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。空保这就是最后的结果分析过程。

2018年，何完在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]。最后，成蛇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。经过计算并验证发现，吞象在数据库中的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）。

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