我将辞邓林，真正战刷羽蒙笼枝。
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排在第六位的是金属材料，真正战共有9人次。图二.优青的研究机构分布从统计结果中可以看出优青的研究机构分布和杰青略有不同，比腾他的研究机构分布更加多元。
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而优青部分，干妈共有625人入选，材料领域的入选人共有105人次，占总人数的16.8%。事件图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
在数据库中，还离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。利用k-均值聚类算法，真正战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。
首先，比腾利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，比腾降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。讯老图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
