棉花此示例揭示了使用非调制光源在反馈控制下构建自主主动运输系统的可能性。

因此，滩水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。随后开发了回归模型来预测铜基、司白沙远收铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，司白沙远收同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

最后，程集将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。控通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。利用k-均值聚类算法，过验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。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，棉花材料人编辑部Alisa编辑。首先，滩水利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，滩水降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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