为实现这一目标，年2南方提升对传统能源的利用效率、发展新能源技术是重要手段。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：月2广原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，东起构建深度神经网络模型（图3-11），东起识别在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。

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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，场结如金融、场结互联网用户分析、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。Ceder教授指出，算运可以借鉴遗传科学的方法，算运就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

行日（e）分层域结构的横截面的示意图。

（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，年2南方由于数据的数量和维度的增大，年2南方使得手动非原位分析存在局限性。怎么判断猫快生了？一般情况下，月2广猫咪在怀孕后，身体会出现一些变化，比如食欲不振、呕吐、便秘等。

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