百香果里的果核含有毒物质，国内顾狗狗嚼碎会使有毒物质溶解在胃液里，有可能导致狗狗中毒。

外氢这就是最后的结果分析过程。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），展形展望所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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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，国内顾举个简单的例子：国内顾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。需要注意的是，外氢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。

因此，展形展望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。

此外，国内顾作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，国内顾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。一款材料是否具有优异的性能和潜力，外氢很大程度上取决于骨骼是否奇特。

展形展望b.确定此点原点和N或S极点的夹角。图5Brass，国内顾Cu，S和Cube织构的{001}极图以及立方晶系的(001)单晶极射赤面投影。

首先，外氢单晶极射赤面投影表示以某个面为投影中心，给出其它晶面的位置。单晶极射赤面投影关联的整个晶体学的内容如图1所示，展形展望可以看出，单晶极射赤面投影几乎连接了所有的晶体学。