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然后，开封使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。我在材料人等你哟，年基期待您的加入。
为了解决这个问题，本实2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。并利用交叉验证的方法，现汴解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。Ceder教授指出，东产电业可以借鉴遗传科学的方法，东产电业就像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。
首先，业集营构建深度神经网络模型（图3-11），业集营识别在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。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，聚区由于原位探针的出现，聚区使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
（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，配电由于数据的数量和维度的增大，配电使得手动非原位分析存在局限性。
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