首先,數字守構建帶有屬性標注的材料片段模型(PLMF):將材料的晶體結構分解為相互關聯的拓撲片段,表示結構的連通性。圖3-7?單個像素處壓電響應的磁滯回線:化轉原始數據(藍色圓圈),傳統(tǒng)擬合曲線(紅線)和降噪處理后的曲線(黑線)。為了解決這個問題,型9現無2019年2月,Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。

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Ceder教授指出,變電可以借鑒遺傳科學的方法,變電就像DNA堿基對編碼蛋白質等各種生物材料一樣,用材料基因組編碼各種化合物,而實現這一編碼的工具便是計算機的數據挖掘及機器學習算法等。(i)表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質因數圖像在掃描透射電子顯微鏡(STEM)的數據分析中,站實由于數據的數量和維度的增大,站實使得手動非原位分析存在局限性。

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人值圖3-8壓電響應磁滯回線的凸殼結構示例(紅色)。

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