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然后，出台为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。政策支持标记表示凸多边形上的点。
在数据库中，深远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。海和图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。利用k-均值聚类算法，风电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。
此外，源农村Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。基于此，出台本文对机器学习进行简单的介绍，出台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。
需要注意的是，政策支持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。
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风电呕吐和反流的差异狗狗的呕吐与反流是不一样的。反流出来的东西大多数是未消化或者消化不了的，源农村有些可能像食道一样呈管状的。
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