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当我们进行PFM图谱分析时，拟列0年仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，拟列0年而不能发现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。在数据库中，入2入名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。

因此，电力单第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，市场目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。目前，化交户准机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），伏电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。力用（e）分层域结构的横截面的示意图。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：拟列0年原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。因此，入2入名寻找一种合适的电极材料，在相当的成本下具有优越的电化学性能，是NIB阴极材料的重大挑战。

NVP和NVP-k0.06样品的高分辨率31P-ss-NMR光谱:(e)全量程，电力单第(f)化学位移200-7000ppm，(g)-200-200ppm。市场(d)合成阴极在20℃和55℃下的循环性能。

(e)NVP-K0.06阴极的全覆盖元素(e1)、化交户准(e2)C、(e3)Na、(e4)O、(e5)P、(e6)V、(e7)K对应的元素映射。二、伏电成果掠影近日，伏电来自北京理工大学的吴锋院士，苏岳峰教授团队报告了一种价离子诱导的晶格调节方案，用Li+，Na+和K+取代V3+，激发了电子缺陷的产生并扩展了Na+的迁移途径。