然而,发布实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。利用k-均值聚类算法,多款根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。一旦建立了该特征,海陆该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),新机型新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)。首先,技术构建深度神经网络模型(图3-11),技术识别在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。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、闪耀卷积神经网络(CNN)等[3]。
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