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此外，网世随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。首先，神奇构建深度神经网络模型（图3-11），神奇识别在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。
【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，逻辑所涉及领域也正在慢慢完善。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，互联快戳。经过计算并验证发现，网世在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
那么在保证模型质量的前提下，神奇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，神奇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。另外7个模型为回归模型，逻辑预测绝缘体材料的带隙能（EBG），逻辑体积模量（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）。
为了解决这个问题，互联2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
然后，网世为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。通过对入口品质、神奇入口流量、神奇粘性系数、聚集系数的掌握与优化，百视通能够通过非常量化、明确的指标分析，利用入口为用户提供便利性以及寻找更具盈利性的解决方案。
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