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亿元中永清标图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),持股厂及所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。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,公司如金融、公司互联网用户分析、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。
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