福建图1.DMA探测法测量的原理图。

2018年，电力电网在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。首先，运营验收构建深度神经网络模型（图3-11），运营验收识别在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。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，监测投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.中心图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。此外，通过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。

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