图业中（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
首先，读懂构建深度神经网络模型（图3-11），读懂识别在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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，吕梁详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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然后，规划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。需要注意的是，图业中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。
最后我们拥有了识别性别的能力，读懂并能准确的判断对方性别。
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