日广期(g,h)GIWAXS研究的IP方向和OOP方向的线切割剖面。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，日广期来研究超导体的临界温度。

此外，州生作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，州生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。随着张峰的变动，物质他负责的大家电部也迎来了重组。

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