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(i)表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜(STEM)的数据分析中,和隐由于数据的数量和维度的增大,和隐使得手动非原位分析存在局限性。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,人道如金融、人道互联网用户分析、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。
然而,不知实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。然后,彩蛋藏功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。
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