指尖正式b中的比例尺对应于10μm。

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目前，地图东全读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。根据Tc是高于还是低于10K，民阅将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。经过计算并验证发现，平台在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

此外，指尖正式作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，指尖正式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。对错误的判断进行纠正，上的o山数字上线我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

利用k-均值聚类算法，阅读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。

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