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,主要如金融、主要互联网用户分析、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。
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配套图2.有机分子笼的形貌表征和晶体学表征。
为说明这个优势,主要作者演示了单张分子笼膜对三个染料分子(红色的directred80,主要1373 g·mol−1、蓝色的brilliantblue, 826 g·mol−1和黄色的4-nitrophenol,139 g·mol−1)的分离(图4)。然而,水电上市这么多厂商直接的产品互通性比较差,因此给消费者带来了不必要的麻烦!智能照明产品是一种技术系统性、关联性非常强的产品。
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晚上回家,分析丰枯摸黑拿出了手机,解锁,进入APP,开灯比以前多了很多步骤,感觉不方便。尤其在产品初期阶段,影响业绩压出现问题的几率相比传统照明较高。
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