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2018年，研究院在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]。基于此，限公象团象密本文对机器学习进行简单的介绍，限公象团象密并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。当我们进行PFM图谱分析时，司电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，司电而不能发现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。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：码精原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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