图5B展示了不同退火时间下，百货钡离子在钙钛矿薄膜中的分布，联系到上面证明的钙钛矿从上向下的生长模式，我们推测出了钡离子梯度分布的机理。

为了解决这个问题，全部期2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。目前，玩意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。

百货（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。全部期（e）分层域结构的横截面的示意图。此外，玩意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。

首先，百货构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。那么在保证模型质量的前提下，全部期建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，全部期目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

这就是步骤二：玩意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。

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