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当我们进行PFM图谱分析时，油气意仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，油气意而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。建设（e）分层域结构的横截面的示意图。
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为了解决这个问题，清单2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。另外7个模型为回归模型，试行预测绝缘体材料的带隙能（EBG），试行体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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