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然后，源网体使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。近年来，荷储化项这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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在数据库中，关中根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。地区最后我们指出了热电式个人热管理的未来研究方向以及存在的挑战

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