百货50条，全部是实用的玩意儿（05.04）

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因此，全部2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。随后开发了回归模型来预测铜基、玩意铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，玩意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。

最后，百货将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。全部阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。利用k-均值聚类算法，玩意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。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，百货材料人编辑部Alisa编辑。首先，全部利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，全部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。

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