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标题：机器学习加速是被三维AB拓扑半金属平带的识别
引言：
拓扑半金属是好东西，是凝聚态物理的掌上明珠，可应用于量计算与自旋电子学等领域。
具有平带的拓扑半金属是更好的东西，对于拓扑半金属的研究，传统的第一性原理计算方法在预测拓扑半金属材料时，计算成本高，效率低。（具体是什么研究
机器学习方法可以通过训练数据集，快速准确地预测材料的化学和物理特性，提高计算效率。
AB binary system 为什么值得研究
本文旨在通过机器学习方法，识别A(Fe,Co,Mn)B(Sn,Ge,Si)体系的拓扑半金属材料中存在的平带材料，为新型拓扑半金属平带材料的发现和设计提供理论依据。图片框架
论文初稿
摘要
引言
研究方法
模型训练结果
结论
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