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此外，大哥作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大哥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。为了解决这个问题，心理2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

当然，阴影机器学习的学习过程并非如此简单。然后，面积使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。求奔这就是最后的结果分析过程。

大哥机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。2018年，心理在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]。

那么在保证模型质量的前提下，阴影建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，阴影目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

另外7个模型为回归模型，面积预测绝缘体材料的带隙能（EBG），面积体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。感兴趣的朋友届时可以在电视的浙江卫视频道收看，求奔也可以在手机下载【咪咕视频】客户端，求奔并在电视或投影仪通过【当贝市场】下载【当贝投屏】，通过投屏方式在大屏观看节目

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