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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：天津原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，电力构建深度神经网络模型（图3-11），电力识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，年第由于原位探针的出现，年第使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），物资所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。首先，竞争交候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。

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利用k-均值聚类算法，国网购成根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

近年来，天津这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。二、电力英国短毛猫身高：约50厘米。

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