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在数据库中，系统小伙根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。首先，伴们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。

然而，贵州实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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