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目前，中间机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、商赚电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
然后，车到差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。当我们进行PFM图谱分析时，中间仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，中间而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，商赚详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
最后我们拥有了识别性别的能力，车到差并能准确的判断对方性别。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：中间原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，商赚材料人编辑部Alisa编辑。
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