年缅（j）在20℃下具有不同结构颜色的ICPH的照片。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，甸电所涉及领域也正在慢慢完善。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：源展原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

因此，展团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。回顾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。为了解决上述出现的问题，年缅结合目前人工智能的发展潮流，年缅科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

为了解决这个问题，甸电2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，源展快戳。

实验过程中，展团研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

回顾机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。【引言】等离子体金属（例如贵金属金（Au）和银（Ag））纳米粒子由于其在可见光区域具有局部表面等离子体共振（LSPR）效应而展现出明显提升的太阳能利用效率，年缅已引起了相当大的关注。

甸电(b)Cu和不同投料比所形成的Cu-Au核壳纳米粒子的理论吸收光谱。源展(g)Cu2.5Au1核壳纳米粒子经HNO3刻蚀后的TEM图。

展团(b)蒸发系统的质量损失曲线。回顾图4Cu-Au核壳纳米粒子的太阳能水蒸发性能 (a)蒸发过程中不同样品的表面温度曲线。