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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,理条例草如金融、理条例草互联网用户分析、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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、开征3-6所示。最后我们拥有了识别性别的能力,求意并能准确的判断对方性别。
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此外,理条例草作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,理条例草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。不管怎么样,开征海盗湾至今仍然在继续运行着。
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