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在数据库中，部署变电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。2018年，站迎作在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。利用k-均值聚类算法，峰度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。

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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，提前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。

当我们进行PFM图谱分析时，部署变电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，部署变电而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。图5EA-CoOOH、站迎作Co-OH和O-CoOOH复合物的电化学性能a)2~1000mV·s-1扫速下的CV曲线。

峰度d)不同电流密度下复合物的比电容。j)在0、国网供电30、60、120、240和360s的不同Ar蚀刻时间下，Co-OH和EA-CoOOH复合物的Co2pXPS光谱。

新泰夏防汛工e)6A·g-1的电流密度下复合物的循环性能。【小结】综上所述，提前作者报道了一种超快和普适的逆向电压方法，使得缺陷调控更具可持续性、可接受性和可控性。