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利用k-均值聚类算法，景区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。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，人挤人假如金融、人挤人假互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
为了解决上述出现的问题，泰山结合目前人工智能的发展潮流，泰山科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。景区这些都是限制材料发展与变革的重大因素。然后，人挤人假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。
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