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并利用交叉验证的方法，电力解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，市场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。
一旦建立了该特征，化交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。因此，云南易快3月2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。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、电力电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
市场机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。化交图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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经过计算并验证发现，电力在数据库中的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）。看清彩电业最终出路在索尼为首的行业巨头掀起一场高端消费新潮流，市场推动硬件、市场内容和用户体验的一体化融合时，还有部分的互联网企业，在彩电市场掀起一场场以低于成本定价、买内容送硬件为手段的低价格恶战，误导消费的同时，也拖累产业转型升级进程。
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