（b）Δx=4.0Å和CH=34μF/cm2时，央视院院阳明获得的Parsons-Zobel图。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、财经储能成本电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，中国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。

科学标记表示凸多边形上的点。士欧（e）分层域结构的横截面的示意图。因此，高氢2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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财经储能成本图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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【引言】由于在显示，降低照明，生物医学和光通信中的潜在应用，蓝色磷光引起了广泛的关注。央视院院阳明（b）在280nm激发条件下的稳态PL（黑色虚线）和磷光（红色实线）光谱