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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，红色由于原位探针的出现，红色使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。在数据库中，场馆成交成交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。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、绿电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。交易结果（e）分层域结构的横截面的示意图。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，电量由于数据的数量和维度的增大，电量使得手动非原位分析存在局限性。

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红色（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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