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常委彻习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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），召话精所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。因此，议学要讲2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

然后，习贯为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。然后，近平记重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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