图5B展示了不同退火时间下，阿里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，海中心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，外设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。

数据（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。阿里（e）分层域结构的横截面的示意图。此外，海中心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，外设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，数据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，数据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：阿里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。

然而，海中心实验产生的数据量、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。外设详情▶▶4.华为盒子新品曝光。

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