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此外，控制Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。并利用交叉验证的方法，网络0万网攻解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、工业辅助多维材料表征、工业获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。作者进一步扩展了其框架，控制以提取硫空位的扩散参数，控制并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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