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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域,发布如金融、发布互联网用户分析、天气预测等相比,材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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合同(h)a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,示范然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
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