本研究解决了材料发现中的数据有限性问题，尤其是在晶格热导率（ltc）方面，现有的精确数据集数量稀缺。通过迁移学习和对深度学习模型（paraisite）的微调，论文展示了一种创新的方法，首次通过预训练模型在低质量近似数据集上进行微调，随后在高质量小型数据集上再微调，从而显著提升模型在热导率预测中的精度和可推广性。这一发现对在数据稀缺领域实现更精准的预测具有重要影响。
本研究通过迁移学习和深度学习模型微调，解决了晶格热导率数据不足的问题，显著提高了热导率预测的精度和适用性。
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