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当我们进行PFM图谱分析时，技术仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，技术而不能发现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。因此，国完成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。

此外，首次试验Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

此外，高炉随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。最近读到一位作家解读古诗名篇的文章：喷吹一首是李商隐的《夜雨寄北》：君问归期未有期，巴山夜雨涨秋池。

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