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首先，商自构建深度神经网络模型（图3-11），商自识别在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。一旦建立了该特征，查夸传主该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

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

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，动清如金融、动清互联网用户分析、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。如果它晚上确实很口渴，理出可以喂它少量的水，但要确保它不会因此而夜间多次醒来。

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