这种工艺着重强化薄弱的晶粒表面，智能作业从而达到了重稀土减量化的效果。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：带电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。工器这一理念受到了广泛的关注。
为了解决上述出现的问题，具库结合目前人工智能的发展潮流，具库科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。我在材料人等你哟，智能作业期待您的加入。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、带电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
随后，工器2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，具库但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
此外，智能作业随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
当然，带电机器学习的学习过程并非如此简单。为了解决上述出现的问题，工器结合目前人工智能的发展潮流，工器科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
为了解决这个问题，具库2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。此外，智能作业随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
那么在保证模型质量的前提下，带电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，带电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，工器构建深度神经网络模型（图3-11），工器识别在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。
