作者进一步扩展了其框架，高通改委以提取硫空位的扩散参数，高通改委并分析了与由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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2018年，高通改委在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。并利用交叉验证的方法，亿罚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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