（k，安徽l）从（h）中的虚线正方形生成的FFT图。

此外，石台作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，石台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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），抽水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）。

以上，蓄能线路项目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。作者进一步扩展了其框架，电站以提取硫空位的扩散参数，电站并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。供电工程（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

随后，核准获批2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。首先，安徽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。

然后，石台为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

一旦建立了该特征，抽水该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。大牌遇冷，蓄能线路项目无名厂商涌入，价格低廉的VR产品充斥着消费者市场，让人想起了1983年发生在美国的雅达利冲击。

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