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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，轻人起由于数据的数量和维度的增大，轻人起使得手动非原位分析存在局限性。此外，毕业作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，毕业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。

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此外，毕业Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，轻人起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。

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