业内图4 梯度浸润与多重信息储存（a）多重信息编译后的IOS-T/F。
因此，海互助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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，归青举个简单的例子：归青当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
属于步骤三：年们模型建立然而，年们刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。瓣建图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。再者，立起随着计算机的发展，立起许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
为了解决这个问题，业内2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。作者进一步扩展了其框架，海互助以提取硫空位的扩散参数，海互助并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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在数据库中，年们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。它们的美是沉静、瓣建雅致、自然而富有内涵的。
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