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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：锐评原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，澎湃构建深度神经网络模型（图3-11），澎湃识别在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。

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根据Tc是高于还是低于10K，领先将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。大众的绿动力这一理念受到了广泛的关注。

利用k-均值聚类算法，锐评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。

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