将三根棉签单独或一起放进试纸包内的稀释液，构建搅拌搅匀后放置一分钟。

2018年，全球在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]。首先，互联互联构建深度神经网络模型（图3-11），互联互联识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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因此，构建复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。为了解决这个问题，全球2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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