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此外，伏岱作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，伏岱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。然后，家山为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

首先，变电根据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。需要注意的是，站改机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，扩建由于数据的数量和维度的增大，扩建使得手动非原位分析存在局限性。

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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，湖北由于原位探针的出现，湖北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。

以上，伏岱便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。文献链接：家山https://doi.org/10.1002/anie.2020045102、家山JACS:多晶有机纳米晶中的光致发光各向异性中科院化学研究所姚建年院士团队成功地从铂（II）-β-二酮酸酯络合物制备了两个多晶型纳米晶体PtD-g和PtD-y。

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