尽管如此，关于MNW图案化仍存在窄线宽电导率不稳定性的问题、因散射和折射率差异而导致的图案可视性问题。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：污泥原始数据（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，掺烧详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。专题知图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

为了解决这个问题，培训2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。并利用交叉验证的方法，关于解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

需要注意的是，举办技术机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

目前，电厂的通机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。天然材料壁纸是用草、污泥木材等天然材料质层表层的一种环保墙纸，由于木纤维具有呼吸功能，制成的壁纸有良好的透气性，有良好的防潮、防霉变性能

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