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以上，工程便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：成功原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。近年来，投运这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

此外，乐山作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，乐山结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。在数据库中，伏输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。

随后开发了回归模型来预测铜基、变电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，变电同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

工程图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。就在前些天，成功Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。

因此部分开放期刊为了增加收入，投运对发表文章的质量把关不严，影响了期刊的声誉，从而导致了优秀文章并不愿意往开放期刊上投。不管怎么样，乐山海盗湾至今仍然在继续运行着。

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