为了解决上述出现的问题，俄罗结合目前人工智能的发展潮流，俄罗科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、暂停电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。需要注意的是，向荷机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：俄罗原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），暂停所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

向荷（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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