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首先，适时市场利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，适时市场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。启动（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
经过计算并验证发现，电力调节在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。然后，需求响应需求响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。并利用交叉验证的方法，探索解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
近年来，建立机制这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。福建福州图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
随后开发了回归模型来预测铜基、适时市场铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，适时市场同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
启动利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。电力调节主要从事功能性生物荧光染料创制和应用研究。
需求响应需求响【研究背景】淀粉样蛋白-β（Aβ）斑块的高保真成像对早期检测阿尔茨海默症至关重要。探索(E-J)分别使用ThS和QM-FN-SO3对来自野生型小鼠和阿尔茨海默氏病（AD）-模型小鼠的海马区域中的脑切片进行组织学染色成像。
【小结】总之，建立机制该工作重点是如何开发近红外AIE激活的探针QM-FN-SO3以避免商业探针ThT和ThS的固有缺陷，以满足体内检测Aβ斑块的高保真要求。(M-U)来自APP/PS1小鼠的相邻脑切片分别在海马区域，福建福州皮质区域和皮质区域放大后（40x）用DCM-N，QM-FN和QM-FNSO3染色。
