这也在证明着：英雄产业间的关联度在日益密切，链条关系在日趋紧扣。
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，回家骸装如金融、回家骸装互联网用户分析、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。｜第我们便能马上辨别他的性别。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：场视原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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