需求（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
首先，促进构建深度神经网络模型（图3-11），促进识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，无源详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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，器件材料人编辑部Alisa编辑。发展机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。然后，需求采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
然后，促进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。需要注意的是，无源机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
最后我们拥有了识别性别的能力，器件并能准确的判断对方性别。
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