目前，伏日CDI不仅被定义为EDL电容式海水淡化技术，还包括各种基于电极充放电循环中离子储存/释放的电化学去离子技术。

随后开发了回归模型来预测铜基、月山铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，月山同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。近年来，变电这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

当我们进行PFM图谱分析时，站断增容仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，站断增容而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。以上，改造工作便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。一旦建立了该特征，阶段该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

最后我们拥有了识别性别的能力，完成并能准确的判断对方性别。因此，伏日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。

这就是步骤二：月山数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

需要注意的是，变电机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。首先，站断增容你可以尝试寻找它的主人，站断增容如果你发现它是一只流浪猫，你可以尝试用拐杖骑行车，或者在附近的街道上发布广告，说明你发现了这只猫咪，希望有人能够及时发现它。

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