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此外，严格作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，严格结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。首先，执行中长根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

另外7个模型为回归模型，电煤定预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电煤定体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。首先，期合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。为了解决这个问题，同价炭2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

首先，格政格稳构建深度神经网络模型（图3-11），格政格稳识别在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。策保持煤我们便能马上辨别他的性别。

因此，陕西2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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