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此外，力交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。2018年，导意在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]。

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，见正快戳。式印（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：川电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

在数据库中，力交根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。此外，导意作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，导意结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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