（g，博海h）传感阵列检测到重约0.21毫克的人类头发的照片，及归一化电流变化的相应分布。

随后开发了回归模型来预测铜基、拾贝铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，拾贝同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：清流原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，博海由于数据的数量和维度的增大，博海使得手动非原位分析存在局限性。因此，拾贝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。利用k-均值聚类算法，清流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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、博海无监督学习、半监督学习以及强化学习。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，拾贝详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

最后，清流将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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