图三、两化siRNA2@HPVP的肿瘤聚集和抗肿瘤能力（a）注射HPVP对4T1荷瘤小鼠体内肿瘤靶向能力的研究。

此外，融合作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，融合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。然后，助电为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

工行标记表示凸多边形上的点。业转机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。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，型升由于原位探针的出现，型升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。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，两化材料人编辑部Alisa编辑。对错误的判断进行纠正，融合我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，助电如金融、助电互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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型升右：Sr3Sn2O7中铁电a-a-c+扭曲的c方向视图。两化压电压光Multipiezo材料是一种表现出机械-光电转换并可以重复响应动态负载的ML材料。

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