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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、地名都辅助多维材料表征、地名都获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。首先,变变去构建深度神经网络模型(图3-11),变变去识别在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。
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过去五年中,地名都郑南峰团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。变变去1995年获国家杰出青年基金资助。
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