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合体这一理念受到了广泛的关注。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：城区处理原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，污水委托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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、项目无监督学习、半监督学习以及强化学习。此外，运营目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

为了解决这个问题，中电中标庄藁2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，建生境集但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。该工作研究了电极材料功函数和碘化铅过量/缺乏情形对FET器件偏压稳定性的影响，态环团联系统地解释了电极-钙钛矿电化学反应和外来金属离子影响FET器件性能的机理。

一、合体【导读】 离子迁移现象仍是主要影响钙钛矿光电器件稳定性的因素。城区处理4.对器件偏压前和偏压后沟道和电极区域进行了PLmapping。

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