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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，创新由于数据的数量和维度的增大，创新使得手动非原位分析存在局限性。然后，算力使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

近年来，物美微企这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。2018年，价廉济南加速在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。基于此，业智本文对机器学习进行简单的介绍，业智并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

因此，政府资源中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。此外，创新随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

那么在保证模型质量的前提下，算力建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，算力目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

为了解决这个问题，物美微企2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。「中国十大品牌」是由全行业综合资源型平台《中国品牌网》主办的，价廉济南加速《中国建材家居网》、价廉济南加速《中国家居资讯网》等十多家业内权威网络媒体协办的全国性品牌评比赛事。

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