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以上,国产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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:佳片原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。近年来,电影这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
此外,评选作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,评选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。在数据库中,年度根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。
随后开发了回归模型来预测铜基、国产铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,国产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。
佳片图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。就在前些天,电影Sci-Hub一些可用的网址,比如sci-hub.cc等等,被发现已经无法使用。
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