材料密度预测
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案例介绍
利用机器学习技术快速扫描大量的化合物，以确定其关键属性，包括德拜温度和化学相容性，证明机器学习可以为开发高性能材料带来利用价值。本项目是含能材料领域密度性质的一次成功的应用
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利用机器学习技术快速扫描大量的化合物，以确定其关键属性，包括德拜温度和化学相容性，证明机器学习可以为开发高性能材料带来利用价值。本项目是含能材料领域密度性质的一次成功的应用
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