年新（f）LNMO样品的NiK-edgeXANES光谱。

这就是步骤二：疆电数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。然后，网建使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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，设投如金融、设投互联网用户分析、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。另外7个模型为回归模型，资达预测绝缘体材料的带隙能（EBG），资达体积模量（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）。亿元这一理念受到了广泛的关注。

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单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，网建材料人编辑部Alisa编辑。

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