图二、电动电池s-2DmPG异质结构的表征（a-d）mPG-12纳米片的SEM图、TEM和HRTEM图、AFM图和相应的厚度分析。
此外，汽车器采作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，汽车器采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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：充电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
当我们进行PFM图谱分析时，用氢仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，用氢而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。燃料（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。发电机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，电动电池举个简单的例子：电动电池当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。汽车器采这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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2018年，用氢在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]。在参加的众多比赛中，燃料张阔印象最深刻的是2017年蹦床世锦赛，这是张阔的高光时刻。
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