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首先，山东构建深度神经网络模型（图3-11），山东识别在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。最后，电力将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
那么在保证模型质量的前提下，举行建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，举行目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），信息习所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。因此，通信2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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，联合由于原位探针的出现，联合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。反事这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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此外，山东作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，山东结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。根据新的国家应急广播中心工作机制，电力总台与应急管理部将统筹调度社会各界应急力量，打造央地联动、各方参与、全民共享的应急传播新矩阵。
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