这些影响会导致众多材料性能的改善，博海包括韧性、塑性、耐热性、耐腐蚀性和耐磨性。

利用k-均值聚类算法，拾贝根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。2018年，坦克在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]。

为了解决这个问题，博海2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。然而，拾贝实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。当然，坦克机器学习的学习过程并非如此简单。

首先，博海构建深度神经网络模型（图3-11），博海识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。另外7个模型为回归模型，拾贝预测绝缘体材料的带隙能（EBG），拾贝体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

以上，坦克便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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，博海由于原位探针的出现，博海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。激素药物是针对内分泌失调而设计的药物，拾贝可用于治疗猫咪的甲状腺功能减退症、肾上腺皮质功能减退症、癫痫症等

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