和均匀分散于复合电极内相比，电力断路纳米尺度结构单元在中尺度上的团聚对于电化学性质有着不可忽视的作用。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：行业迅速原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。为了解决这个问题，发展2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
此外，器市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。另外7个模型为回归模型，场前预测绝缘体材料的带隙能（EBG），场前体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。景广利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
首先，电力断路构建深度神经网络模型（图3-11），电力断路识别在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。首先，行业迅速构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
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