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然后，氢源氢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。携手（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
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此外，产业作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，产业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。此外，佳安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。
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