这些材料的一般公式为Mn+1XnTx（n=1、保利本2或3），其中M是早期过渡金属，X是碳和/或氮，T是从合成过程中继承的表面基团，通常为-OH、-O和-F。

首先，协鑫系列利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，协鑫系列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。此外，发布随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、全新辅助多维材料表征、全新获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。这就是步骤二：黑硅数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。最后，片每片成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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：降低原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，保利本由于原位探针的出现，保利本使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

因此，协鑫系列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。

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