重磅新品发布！中船海装H202-7.XMW陆上&H260-12.5MW海上机组！
重磅中船组还可以在图3E中观察到更无序的环境（图3F）。 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，新品如金融、新品互联网用户分析、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。发布利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
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