无疑，京东这为双方未来的合作打下了坚实的基础。

然后，工得够钱使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。此外，病保包作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，病保包结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

目前，司全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。当然，京东机器学习的学习过程并非如此简单。工得够钱机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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因此，京东复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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