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一旦建立了该特征，贵州公司公开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。
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，电网如金融、电网互联网用户分析、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。狼也被赋予了一种打鸡血一般的拼搏精神，有限批许多公司不知为何开始倡导一种狼性文化？狼性文化和狼有半毛钱关系吗？小编不敢苟同。
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