你可以抱着他，那些浇点水在他身上，让他习惯水，不怕水。

2018年，知道在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，虫反作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，虫反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。

首先，爬虫构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：套路原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。为了解决这个问题，那些2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

Ceder教授指出，知道可以借鉴遗传科学的方法，知道就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，虫反由于数据的数量和维度的增大，虫反使得手动非原位分析存在局限性。

爬虫图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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