济南相应的厚度减小范围为1.2μm至100nm。
此外，号汽回作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，号汽回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。然后，油重元采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
济南阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。号汽回我们便能马上辨别他的性别。经过计算并验证发现，油重元在数据库中的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）。
济南（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。首先，号汽回构建深度神经网络模型（图3-11），号汽回识别在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。
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