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b)不同温度下BSTS器件的磁电阻曲线，系统其中在T50K时可以观察到BSTS在低磁场下的WAL效应。国网作者观察到源自BSTS拓扑表面态的WAL效应平行取向的异常电导峰以及体态的各向异性磁导。

这种非平庸的π贝利相位导致拓扑绝缘体在低磁场范围出现弱反局域化(WAL)效应，河北化供即对经典电子电导产生量子修正。

b)零磁场下，电力电BSTS器件电阻(R)随温度(T)的变化。近年来，推广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。

此外，应用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。随后，数字2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：系统原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。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，国网举个简单的例子：国网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。