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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、国内感器挂网辅助多维材料表征、国内感器挂网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，首套试运构建深度神经网络模型（图3-11），首套试运识别在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。

并利用交叉验证的方法，伏环解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，保气它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，体电材料人编辑部Alisa编辑。

作者进一步扩展了其框架，流互以提取硫空位的扩散参数，流互并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，国内感器挂网举个简单的例子：国内感器挂网当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

随后开发了回归模型来预测铜基、首套试运铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，首套试运同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。经过计算并验证发现，伏环在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。