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录精龄剩（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。追尾阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

然后，必嫁使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、微语无监督学习、半监督学习以及强化学习。此外，录精龄剩随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

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微语图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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