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（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，资源电由于数据的数量和维度的增大，资源电使得手动非原位分析存在局限性。此外，力和领域作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，力和领域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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，通信举个简单的例子：通信当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。目前，实现机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。杆塔共享图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

此外，资源电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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，力和领域它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

当我们进行PFM图谱分析时，通信仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，通信而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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