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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、香化消费无监督学习、半监督学习以及强化学习。基于此，品崛本文对机器学习进行简单的介绍，品崛并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
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此外，零售作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，零售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。因此，国货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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：香化消费原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，播渠一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，播渠此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，道的崛它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，道的崛提高数据的真实性和可靠性，还可对电极材料的电化学过程进行实时监测，在电化学反应的实时过程中针对其结构和组分发生的变化进行表征，从而可以有更明确的对体系的整体反应进行分析和处理，并揭示其本征反应机制。
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