而在HfO2铁电薄膜中，拉降循环电场会先引起Pr增强，称为唤醒效应（wake-up），再引起Pr退化，到达电疲劳（fatigue）状态，见图4。
为了解决上述出现的问题，拉降结合目前人工智能的发展潮流，拉降科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。为了解决这个问题，拉降2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
基于此，拉降本文对机器学习进行简单的介绍，拉降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3-5 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，拉降由于原位探针的出现，拉降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。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，拉降接触的人群越来越多，拉降了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。
在数据库中，拉降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。那么在保证模型质量的前提下，拉降建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，拉降目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，拉降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。
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