但是HDR却衍生出了三种格式HDR-10、高学更好DolbyVision以及HLG。
然后，高学更好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。当我们进行PFM图谱分析时，高学更好仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，高学更好而不能发现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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），高学更好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）。高学更好（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。因此，高学更好复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
然后，高学更好为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、高学更好无监督学习、半监督学习以及强化学习。
此外，高学更好作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，高学更好结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，高学更好由于原位探针的出现，高学更好使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。c，高学更好用SEM观察RE-52100钢中添加稀土后的RE-氧化物夹杂物的三维形貌。
五、高学更好成果启迪该工作的研究表明，钢只需添加百万分之一的稀土元素，在工艺流程基本不改变的条件下即可显著提升钢的性能。高学更好红色虚线曲线勾勒出Al2O3附近受应力集中影响的区域。
高学更好a,18个3吨52100钢锭中添加和不添加稀土的52个样品中大夹杂物(5μm)的统计数量。另外，高学更好稀土钢工艺不顺行，存在浇口严重堵塞的问题。
