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那么在保证模型质量的前提下，化企建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，化企目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。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、业陈开电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：利浩原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。此外，放心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。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，态服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。

此外，信息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。以上，化企便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），业陈开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）。

然后，利浩为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。值得注意的是，放心相较于以往的工作本研究中设计材料的体积蒸发率有较明显的优势，展示出轻薄、便携的特点，有利于材料进一步投入到实际应用中。

态服作者首先说明了设计材料的制备工艺及太阳热转化机理如图一。研究出发点有鉴于此，信息重庆大学柔性能源材料与器件研究组的李猛副教授在光热转化领域创新提出体积蒸发速率的概念。

化企图2.(a)蒸发系统在1kWm-2太阳照射下的质量随时间的变化。业陈开(d) 制备材料体积性能与以往在1SUN下的报告中材料体积性能对比。