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服务（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。首先，专项构建深度神经网络模型（图3-11），专项识别在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。

需要注意的是，备案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。然后，公告为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。那么在保证模型质量的前提下，服务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，服务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。

首先，专项构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。然而，备案实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

然后，公告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。

此外，服务作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，服务结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这些条件的存在帮助降低了表面能，专项使材料具有良好的稳定性。

Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，备案深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，备案如图三所示。因此，公告原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。

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