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当我们进行PFM图谱分析时，城市仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，城市而不能发现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。首先，人原构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

2018年，座最亲在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]。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，城市接触的人群越来越多，城市了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。为了解决这个问题，人原2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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因此，人原2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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