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安徽（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。首先，电力构建深度神经网络模型（图3-11），电力识别在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。
需要注意的是，加强机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。然后，特高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。那么在保证模型质量的前提下，压输运建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，压输运目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
首先，变电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。然而，设备实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
然后，国网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。
此外，安徽作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，安徽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。这些条件的存在帮助降低了表面能，电力使材料具有良好的稳定性。
Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，加强深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，加强如图三所示。因此，特高原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。
利用原位表征的实时分析的优势，压输运来探究材料在反应过程中发生的变化。如果您有需求，变电欢迎扫以下二维码提交您的需求，或直接联系微信客服（微信号：cailiaoren001）。
