然而，王先實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量、種類、準確性和速度成階梯式增長，使傳統(tǒng)的分析方法變得困難。此外，生最Butler等人在綜述[1]中提到，量子計算在檢測和糾正數(shù)據(jù)時可能會產(chǎn)生錯誤，那么量子機器學習便開拓了機器學習在解決量子問題上的應用領域。然后，樂購使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結(jié)構(gòu)進行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。

那么在保證模型質(zhì)量的前提下，王先建立一個精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應該關(guān)注的問題，王先目前已有部分研究人員建立了小數(shù)據(jù)模型[10,11]，但精度以及普適性仍需進一步優(yōu)化驗證。另外7個模型為回歸模型，生最預測絕緣體材料的帶隙能（EBG），生最體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴散系數(shù)（αv）。

當我們進行PFM圖譜分析時，樂購僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉(zhuǎn)變，樂購而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內(nèi)的反轉(zhuǎn)，因此將上述降噪處理的數(shù)據(jù)、凸殼曲線以及k-均值聚類的方法結(jié)合在一起進行分析，發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內(nèi)的結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變機制。

首先，王先構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型（圖3-11），王先識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。美國短尾貓是一種活潑可愛的貓，生最它們有著活潑、愛玩、樂觀、友好的性格，喜歡和人交流，也喜歡和其他寵物一起玩耍。

常見的黑色貓咪品種包括英國短毛貓、樂購緬因貓、樂購英國長毛貓、蘇格蘭折耳貓、美國短毛貓、波斯貓、喜馬拉雅貓、暹羅貓、加菲貓、緬甸貓、藍貓、米貓、美國短尾貓等。英國短毛貓是一種充滿活力的貓，王先它們喜歡跑來跑去，愛探索，并且喜歡玩耍。

它們的毛色以黑色為主，生最臉部、耳朵和尾巴上有白色條紋，耳朵呈折疊狀。它們的毛色以黑色為主，樂購有時還會有白色和棕色的斑點。