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当我们进行PFM图谱分析时，普通仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，普通而不能发现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。利用k-均值聚类算法，家庭根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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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、德国电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。经过计算并验证发现，普通在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，家庭如金融、家庭互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

并利用交叉验证的方法，年均解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。慢性疾病通常是由病毒、气费细菌或真菌引起的，并可能伴有炎症。

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另一种可能的原因是，普通您的小狗可能感染了一种传染性疾病，例如犬瘟热、犬腺病毒感染或狂犬病。如果您确定小狗感冒是由于过敏引起的，家庭您可以给它服用抗过敏药物，并尽量避免它接触过敏源。