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b)不同温度下BSTS器件的磁电阻曲线，围减其中在T50K时可以观察到BSTS在低磁场下的WAL效应。山东省气水范作者观察到源自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，象台即对经典电子电导产生量子修正。
b)零磁场下，解除BSTS器件电阻(R)随温度(T)的变化。近年来，暴雨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。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：围减原始数据（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，山东省气水范举个简单的例子：山东省气水范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。