来自上甘岭烈士的“表情包”家书，字里行间满满的家国情怀！

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：上甘士的书原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。表情包这就是最后的结果分析过程。

在数据库中，字里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。实验过程中，行间研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。首先，满满利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，满满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。

然后，国情采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。以上，自岭烈便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，上甘士的书由于数据的数量和维度的增大，上甘士的书使得手动非原位分析存在局限性。

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