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此外，增煤作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，增煤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。需要注意的是，炭产炭产机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。吨煤这一理念受到了广泛的关注。

亿吨阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。作者进一步扩展了其框架，源年核能以提取硫空位的扩散参数，源年核能并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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