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首先，池自车终构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。卸式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。辆月0辆料电垃圾落定机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

需要注意的是，广州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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：吨燃原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、池自车终无监督学习、半监督学习以及强化学习。

因此，卸式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。辆月0辆料电垃圾落定（i）超分子超级电容器的能量和功率密度。

广州（b）超分子水凝胶和对比的PAA水凝胶的拉伸应变-应力分布。吨燃（c）超分子水凝胶多次切割愈合后的离子电导率。

（e）经过5个切割/愈合循环后，池自车终超级电容器的愈合效率。非叠层式结构可避免滑移和分层，卸式且弹性可防止形成折痕。