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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，特别然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。一旦建立了该特征，奇特该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

然后，理反为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。首先，有些利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，有些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。有很多小伙伴已经加入了我们，特别但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。

作者进一步扩展了其框架，奇特以提取硫空位的扩散参数，奇特并分析了与由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）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，理反它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

对错误的判断进行纠正，有些我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

当我们进行PFM图谱分析时，特别仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，特别而不能发现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。奇特深圳大学副研究员周勃和博士研究生刘泽向为共同第一作者。

理反进而文章梳理并指认了各个激发峰的来源：室温下可观测到属于相对能量较低的Aband（1S0到3P1跃迁）双峰和能量较高的Cband（1S0到1P1跃迁）的三峰。然而有趣的是，有些在低掺杂浓度下Sb3+掺杂Rb3InCl6的Cband激发峰强度反而高于Aband。

图3.(a-f)不同激发带激发时Rb3InCl6:Sb3+，特别Cs2NaInCl6:Sb3+和Cs2InCl5·H2O:Sb3+在室温和80K下的衰减曲线。由于自陷态激子（STEs）宽谱发光中存在多种荧光组分，奇特因此常表现出不对称的峰形。