研究成果发表在J.Am.Chem.Soc.、微语Adv.Mater.、Angew.Chem.Int.Ed.、Nanoenergy、NanoLett.、ACSCatal.、Chem.Eng.J.、J.Mater.Chem.A、NanoRes.等领域内高影响力期刊。

我在材料人等你哟，录精期待您的加入。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、多重卷积神经网络（CNN）等[3]。

当我们进行PFM图谱分析时，微语仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，微语而不能发现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。需要注意的是，录精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。那么在保证模型质量的前提下，多重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，多重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。

首先，微语利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，微语降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，录精由于原位探针的出现，录精使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

随后开发了回归模型来预测铜基、多重铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，多重同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、微语电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。录精根据动画的复杂程度定价。

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