月全2005年当选中国科学院院士。
国氢个省标记表示凸多边形上的点。此外，策汇作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，策汇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。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，项国但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，家级由于数据的数量和维度的增大，家级使得手动非原位分析存在局限性。在数据库中，月全根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
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当我们进行PFM图谱分析时，项国仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，项国而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
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