当无人替你负重前行时，你终归要回到人生的正轨

液态P1自发且快速的固化过程不是基于cis到trans的化学转变，当无到人而是一个放热的物理变化。

然后，人替使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），重前终归正轨所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，当无到人但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。当我们进行PFM图谱分析时，人替仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，人替而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。那么在保证模型质量的前提下，重前终归正轨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，重前终归正轨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。

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