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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，全部但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。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。
百货（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。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。然后，玩意使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
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、百货无监督学习、半监督学习以及强化学习。此外，全部随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：玩意认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，玩意对症下方，方能功成。
这就是步骤二：百货数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。但这些东西都不是很好，全部也不是很容易复制。
小结：玩意超快MIR电场脉冲在闪烁OFF状态下可以有效去除导致氚离子介导的俄歇复合的多余电荷，玩意从而抑制PL闪烁，即使在非常高的激发通量下也能实现很高的量子产率。百货图5.MIR驱动闪烁控制模型的仿真和示例a场驱动量子隧穿的原理图描述。
e，全部没有和有MIR激发的PL光谱。d在14个ML量子点中，玩意电子可以可逆地被俘获到陷阱态，表示为RT，随后热返回重组中心并辐射重组。