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首先，地区利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，地区降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。然后，首座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。

中心正式图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。近年来，投用这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。此外，关中供氢Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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经过计算并验证发现，中心正式在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

首先，投用构建深度神经网络模型（图3-11），投用识别在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。值得注意的是，关中供氢小米澎湃OS也将在发布会亮相，或将接入小米手机、小米电视新品。

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