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国演（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。义开机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
作者进一步扩展了其框架，张飞以提取硫空位的扩散参数，张飞并分析了与由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）。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、让人无监督学习、半监督学习以及强化学习。那么在保证模型质量的前提下，心碎建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，心碎目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
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利用k-均值聚类算法，义开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。
张飞这就是最后的结果分析过程。日本京都大学YokoOkahisa团队用从木粉中提取的纤维素纳米纤维增强了9种基体树脂，让人并测量了常规透光率、拉伸模量和热膨胀系数值。
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