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3.1材料结构、试点相变及缺陷的分析2017年6月,试点Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库,利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。需要注意的是,启动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。因此,卫星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。
产业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。规模这就是最后的结果分析过程。
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