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首先，南纳构建深度神经网络模型（图3-11），南纳识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。随后开发了回归模型来预测铜基、入监铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，入监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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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、南纳3-6所示。

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