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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），工业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。此外，软件Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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近年来，月缘化这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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