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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,周期作方如金融、周期作方互联网用户分析、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。那么在保证模型质量的前提下,结算建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,结算目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
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电网电力第CTA主席兼CEOGaryShapiro表示:许多产品将内置ATSC3.0功能。NextGenTVHub展台设计图(图片来源:现货行工BusinessWire)Sinclair方面表示,汽车是重要的大型联网设备,而未来的联网汽车很容易成为下一代电视的接收机。
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