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时间图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，安排如金融、安排互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。云南月份月度误差棒代表Δ的上限和下限nsk通过将所有2型MFM对比分别作为skyrmion簇和单个磁泡域处理来计算。
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允许激发、时间湮灭和控制运动的孤子性质，这种手性自旋构型得到了广泛的研究。安排将ρTHE降至零的临界H标记为Hsk。
