8、北京变电波斯湾波斯湾还用多说吗，现在就是火药桶，而往这个火药桶倒火药最多的就是美国。

当我们进行PFM图谱分析时，亦庄仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，亦庄而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。伏输图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，工程它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。因此，开工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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、北京变电3-6所示。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，开工如金融、开工互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。复旦大学陈新课题组对单根丝纤维进行了红外显微谱学研究[12]，北京变电结合了同步辐射红外光谱技术和同步辐射X射线衍射技术，北京变电对内部丝蛋白的二级结构进行了定量分析，得到了微观结构与纤维宏观力学性能的关系，如图13所示。

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对同时存在铁素体、工程贝氏体和马氏体的多相高强钢，工程利用其倒易空间分辨率高的特点，对（200）晶面的重叠衍射峰进行分离，如图5所示，确定了不同相在形变过程当中的晶格应变情况[4]。将光斑沿着掩膜与外延膜界线垂直的方向移动，开工做显微衍射，所得结果如图7所示[6]。