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然后，乌苏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。千伏（e）分层域结构的横截面的示意图。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，输变由于原位探针的出现，输变使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。3.1材料结构、电工相变及缺陷的分析2017年6月，电工Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。再者，程投随着计算机的发展，程投许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
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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、输变无监督学习、半监督学习以及强化学习。【常在Nature、电工Science上发文的团队】1.中科院金属所卢柯卢柯院士作为作为一名杰出的材料科学家，他的成长史充满了传奇的色彩。
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乌苏2015年获中国科学院杰出成就奖。而是确有其事，千伏上海科技大学与海外学者合作较多，所以挂名了6篇NS并不为奇。
