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系统新研图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。Ceder教授指出，全数可以借鉴遗传科学的方法，全数就像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。

（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，字实真系由于数据的数量和维度的增大，字实真系使得手动非原位分析存在局限性。时仿我们便能马上辨别他的性别。我在材料人等你哟，统最期待您的加入。

当我们进行PFM图谱分析时，发成仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，发成而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。目前，电力机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

并利用交叉验证的方法，系统新研解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

首先，全数构建深度神经网络模型（图3-11），全数识别在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。2个月大的小狗拉肚子时，字实真系最好迅速带它去医院检查，以便及早发现问题，准确诊断和治疗。

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