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本文研究两种机器学习策略，职工迁移学习（图一a）和多精度机器学习（图一b），对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。基于更精确的形成焓预测，流程作者希望重新评估材料的稳定性。

在这项工作中，人创作者以材料形成焓为例，研究迁移学习（transferlearning）和多精度机器学习（multifidelitylearning）对于校正材料形成焓预测的效果。如图三a所示，新创作者比较机器学习校正的形成焓与MP数据库中的形成焓，对于计算材料之间的相对形成焓的误差。