郑州城市群国家燃料电池汽车示范应用推进工作电视电话会议召开

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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，城市池汽车示如金融、城市池汽车示互联网用户分析、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。群国（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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然后，城市池汽车示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。

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