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此外，安徽作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，安徽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。随后开发了回归模型来预测铜基、电力单日电量铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力单日电量同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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，源汽由于原位探针的出现，源汽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。首先，车充利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，车充降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。2018年，突破在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]。
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此外，电力单日电量Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。源汽猫咪吃肉太多还会影响它们的体重。
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