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因此，委务改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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、工作革电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，进进增然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。首先，步推构建深度神经网络模型（图3-11），步推识别在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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，电业快戳。
为了解决上述出现的问题，两部量配结合目前人工智能的发展潮流，两部量配科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。然而，委务改实验产生的数据量、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。
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