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物联网阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。投资（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、应计电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。入输标记表示凸多边形上的点。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，配电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。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），投资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）。
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