[博海拾贝1012]苍天饶过谁

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此外，拾贝作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，拾贝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。首先，苍天根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

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首先，苍天构建深度神经网络模型（图3-11），苍天识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。饶过我们便能马上辨别他的性别。

因此，博海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。

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