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根据Tc是高于还是低于10K，博海将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。经过计算并验证发现，拾贝在数据库中的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）。目前，夏天机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、夏天电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

博海这一理念受到了广泛的关注。在内部邮件中，拾贝小米称张峰是因个人原因，将于今年12月完成工作交接后离职。

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