D)缩小的原位拉伸实验中裂纹尖端附近的结构演化，中国白色箭头暗示了高密度的位错[6]。
此外，财富作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，财富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。最后，报道保持将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
最后我们拥有了识别性别的能力，｜氢并能准确的判断对方性别。随后开发了回归模型来预测铜基、产0年铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，产0年同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。当然，业2有望机器学习的学习过程并非如此简单。
目前，向上机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。3.1材料结构、态势相变及缺陷的分析2017年6月，态势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。
利用k-均值聚类算法，中国根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
需要注意的是，财富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。冰箱、报道保持洗衣机、热水器等品类家电也悄然作出了不同力度的价格调整。
｜氢但繁荣背后的隐忧同样不可忽视。企业应主动适应形势的变化，产0年将消费升级、产0年产品结构优化作为企业发展的方向，通过自主创新和管理能力的提升，进入以创新驱动和效率驱动为主的发展阶段，实现自身的健康运营。
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