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长期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。市场这就是最后的结果分析过程。2018年，执行在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]。
此外，信息作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，信息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。然后，披露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。
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