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友们（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。遭遇机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
作者进一步扩展了其框架，地狱的奇以提取硫空位的扩散参数，地狱的奇并分析了与由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）。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、葩客无监督学习、半监督学习以及强化学习。