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首先,应急构建深度神经网络模型(图3-11),应急识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、备调辅助多维材料表征、备调获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。此外,系统随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。
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