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这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，新姿相接触的人群越来越多，新姿相了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。就是针对于某一特定问题，态亮建立合适的数据库，态亮将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

首先，京风利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，京风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。目前，哈电机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，新姿相如金融、新姿相互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

那么在保证模型质量的前提下，态亮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，态亮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。为了解决这个问题，京风2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

哈电图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

Ceder教授指出，新姿相可以借鉴遗传科学的方法，新姿相就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。2011年加入信息功能材料国家重点实验室，态亮现任研究员。

（d）4K时，京风不同Vgate值下ZGNR样品的归一化磁导率图。此方法不会改变h-BN的机械强度、哈电柔韧性和光学透明性等性质，因此可以用于具有柔性、透明等要求的电子产品

新姿相图1（a）BLFO/ZnO异质结示意图。态亮BLFO薄膜的（C）电滞回线和（d）PFM测试。