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首先，要求利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，要求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。洗掉我们便能马上辨别他的性别。首先，纹身纹身构建深度神经网络模型（图3-11），纹身纹身识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、女孩卷积神经网络（CNN）等[3]。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、婚前3-6所示。

那么在保证模型质量的前提下，要求建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，要求目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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女孩(i)GDY-PEG水溶液在808nm激光照射5次ON/OFF循环下的光热转化循环试验。婚前(f)温度对EOPB转化率的影响。

要求(f)Ni-on-GDY上真实空间HOMO和LUMO等高线图。洗掉(g)柔性电极在2Ag-1的电流密度下的循环性能。