O活性位点的活性不仅可以通过用其他TM原子代替最接近的原子（Ti）来调节，大佬而且可以通过在其第二最接近的位点产生O空位来调节。

然而，退休实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。最后我们拥有了识别性别的能力，时间并能准确的判断对方性别。

根据Tc是高于还是低于10K，表比马将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。云还阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，大佬举个简单的例子：大佬当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

退休（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。时间这就是最后的结果分析过程。

因此，表比马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。

云还我们便能马上辨别他的性别。由于Josephson耦合不利于热电，大佬作者将SQUID的磁通偏置在Φ=0.33Φ0，大佬以便将流过干涉仪的超电流最小化，在这种磁通条件下，Josephson对电荷输运的贡献可以忽略不计。

如图3.b中所示，退休在存在热梯度的情况下，组合体系BTJE∥RL显示出多达三种亚稳态。五、时间【成果启示】该工作展示了发生在超导隧道结中的完全双极热电效应，揭示了在PH对称体系中提高热电的可能性。

同时，表比马如图1.a底部图所示，隧道结可以根据极化方向，在给定的热梯度和超导体中的电子配置下在两个方向上旋转电机。在存在合适的热差的情况下，云还隧道结将产生热电性，并在零温度能隙r = Δ0,2/Δ0,1 之间的某一比率下具有最佳性能。