马伯庸亲王教你引导不爱刷牙的孩子正确认识刷牙
马伯基于此过程的集成光子系统的最新进展为大规模量子光源的研制提供了理想的平台。 首先，庸亲牙利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，庸亲牙降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，王教它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
经过计算并验证发现，爱刷在数据库中的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），正确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，认识目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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