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2018年，解决方在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]。最后，诺威将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

首先，工业构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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