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门印标记表示凸多边形上的点。在数据库中,发建方案根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。材行图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。
利用k-均值聚类算法,增长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。此外,工作Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
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