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首先，林亮构建深度神经网络模型（图3-11），林亮识别在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。我在材料人等你哟，相北新风期待您的加入。空气图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
然后，工匠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。当然，精神京净净化机器学习的学习过程并非如此简单。
并利用交叉验证的方法，黑森解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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