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哪位用DFT预测过超导体的超导转变温度？怎样预测，求指点
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| 采用机器学习，无论训练数据密度低、批量小、训练循环次数少，还是数据量庞大、结构复杂、训练次数多，均可以实现高精度的预测，预测精度可达 95%。原子表卷积神经网络的机器学习方法，该方法可以在训练中不断学习合适的特征来预测化合物的形成能、带隙和超导转变温度 T c (机器学习模型和预测结果如图 3 所示)，该模型的精度超过了标准 DFT 计算的结果。通过数据增强的方法，这种模型不仅能够准确预测超导体的超导转变温度，还能够区分超导体和非超导体。利用这种模型，他们从数据库中筛选出 20 种可能具有高超导转变温度的材料。 |
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