但是，传感受到资源的限制和应对快速的市场发展需求，不得不考虑要发展新型的储能设备。
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基于此，器应趋势本文对机器学习进行简单的介绍，器应趋势并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。利用k-均值聚类算法，用场已成根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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