（b）Δx=4.0Å和CH=34μF/cm2时，南京获得的Parsons-Zobel图。

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、料电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，池测采购它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

试台上海神力标记表示凸多边形上的点。结果（e）分层域结构的横截面的示意图。因此，发布2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，中标举个简单的例子：中标当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。属于步骤三：南京模型建立然而，南京刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

料电图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

再者，池测采购随着计算机的发展，池测采购许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。试台上海神力（c）在447nm处磷光发射的寿命衰减曲线。

近日，结果南京工业大学黄维院士和安众福教授，结果联合新加坡国立大学刘小钢教授（共同通讯作者）基于离子晶体提出了发色团限域策略，获得了高效蓝色磷光材料。实验数据表明，发布抗衡离子在提高固态磷光效率方面具有很大的作用。

【引言】由于在显示，中标照明，生物医学和光通信中的潜在应用，蓝色磷光引起了广泛的关注。南京（b）在280nm激发条件下的稳态PL（黑色虚线）和磷光（红色实线）光谱