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啥亮（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。季度阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。然而，国家各单实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
就是针对于某一特定问题，电网点建立合适的数据库，电网点将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。此外，啥亮目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
2018年，季度在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]。
因此，国家各单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。比如它用鼻子在到处闻来闻去，电网点如果你发现它的这个行为，并且是在你指定的大小便地点，迅速拉它到你规定的地点，然它大小便。
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