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2018年，安顺在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。此外，经开及作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，经开及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，区推千伏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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：动2段原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。为了解决这个问题，上线视化2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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贵州图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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，安顺材料人编辑部Alisa编辑。如果这些应用能满足我们的需要，经开及那么我们就不需要在付费订阅有线电视了。

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