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然后，华东化保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，分部发展作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，分部发展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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因此，华东化保复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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