所以要定期给你的狗刷毛，电缆检查有没有不寻常脱发的迹象。

目前，线路系统机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。作者进一步扩展了其框架，故障以提取硫空位的扩散参数，故障并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

随后，监测解决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。此外，电缆目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。Ceder教授指出，线路系统可以借鉴遗传科学的方法，线路系统就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

故障标记表示凸多边形上的点。首先，监测解决利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，监测解决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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，电缆然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

线路系统机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。图3.TMTA分布和光致发光(PL)表征a.从左到右，故障Pb和O的EDS图和TEM图谱。

另一方面，监测解决PSCs的稳定性问题不仅来自钙钛矿层，也来自电荷传输层(CTL)。c.MAPbI3、电缆MAPbI3/PCBM、MAPbI3–TMTA和MAPbI3–TMTA/PCBM的稳态荧光光谱和时间分辨荧光衰减。

该工作强调了钙钛矿层在操作稳定的PSCs上的作用，线路系统并提出了一个独特的策略来提高钙钛矿层的稳定性。然而，故障这些报道主要针对提高PSCs稳定性的添加剂的耐水性。