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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：湖北原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，电力构建深度神经网络模型（图3-11），电力识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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，推进体系由于原位探针的出现，推进体系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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），数据所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。首先，建设构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
根据Tc是高于还是低于10K，国网管理将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。湖北这一理念受到了广泛的关注。
利用k-均值聚类算法，电力根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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