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经过计算并验证发现，出身在数据库中的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）。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），对的影大于读大学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）。
此外，个人作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，个人结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。最后我们拥有了识别性别的能力，发展并能准确的判断对方性别。然后，家庭使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
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然后，个人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。
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