当两个摩擦层相接触时，行象由于接触起电效应，它们的表面会产生等量异号的摩擦电荷。

业假（e）分层域结构的横截面的示意图。基于此，超乎本文对机器学习进行简单的介绍，超乎并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：大家的想原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，行象详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。为了解决这个问题，业假2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

随后，超乎2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。最后，大家的想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。

行象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。

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