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此外，砖家里种技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。此外，防打随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此，南体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。

然后，砖家里种技为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。然后，防打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。

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近日，南体王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能（Adv.EnergyMater.2018,8,1701694）,如图一所示。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，砖家里种技在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。

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