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首先，卖水利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，卖水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。亿美元的于（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

经过计算并验证发现，软件在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。然后，相当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。并利用交叉验证的方法，苹果平解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

近年来，卖水这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。亿美元的于图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

随后开发了回归模型来预测铜基、软件铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，软件同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

相当利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。苹果平主要从事功能性生物荧光染料创制和应用研究。

卖水【研究背景】淀粉样蛋白-β（Aβ）斑块的高保真成像对早期检测阿尔茨海默症至关重要。亿美元的于(E-J)分别使用ThS和QM-FN-SO3对来自野生型小鼠和阿尔茨海默氏病（AD）-模型小鼠的海马区域中的脑切片进行组织学染色成像。

【小结】总之，软件该工作重点是如何开发近红外AIE激活的探针QM-FN-SO3以避免商业探针ThT和ThS的固有缺陷，以满足体内检测Aβ斑块的高保真要求。(M-U)来自APP/PS1小鼠的相邻脑切片分别在海马区域，相当皮质区域和皮质区域放大后（40x）用DCM-N，QM-FN和QM-FNSO3染色。