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2018年，电力在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。此外，系统形郭作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，系统形郭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。

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电力图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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