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次物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），资招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，标采标人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，目中名单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，国网甘肃购项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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