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涛到推动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。(i)表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜(STEM)的数据分析中,力诺由于数据的数量和维度的增大,力诺使得手动非原位分析存在局限性。
此外,集团积极作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,集团积极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。以上,调研便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解,如果不足,请指正。