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透明导电材料的带隙和电导率的基于数据的预测评估
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内容提要
本文探讨了机器学习在发现新型透明导电材料（TCMs）时的数据不足问题，提出了一种数据驱动框架，利用独特的实验数据库和机器学习模型促进新材料的发现。研究表明，机器学习不仅能识别相似材料，还能挖掘被忽视的潜在材料。
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关键要点
- 本文探讨机器学习在发现新型透明导电材料（TCMs）时的数据不足问题。
- 提出了一种数据驱动框架，通过建立独特的实验数据库促进新材料的发现。
- 研究表明，机器学习不仅能识别相似材料，还能挖掘被忽视的潜在材料。
- 提供了一种系统识别TCMs特性材料的方法。
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