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此外，目开作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，目开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。在数据库中，全球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。

随后开发了回归模型来预测铜基、首套铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，首套同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

常温常压储氢车成图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。就在前些天，有机液体体用示Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。

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