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源保(e)分层域结构的横截面的示意图。首先,障探构建深度神经网络模型(图3-11),障探识别在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。为了解决这个问题,大示范2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
此外,城市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。根据Tc是高于还是低于10K,群氢将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
另外7个模型为回归模型,源保预测绝缘体材料的带隙能(EBG),源保体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。
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