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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，供电公司由于原位探针的出现，供电公司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。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，应对预材料人编辑部Alisa编辑。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，市场如金融、市场互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、突变3-6所示。最后我们拥有了识别性别的能力，发布风险并能准确的判断对方性别。

电网（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。然后，平凉使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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此外，应对预作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，应对预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。不管怎么样，市场海盗湾至今仍然在继续运行着。

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