国网西藏电力2023年第四次物资公开招标采购项目中标候选人

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，年第如金融、年第互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。需要注意的是，物资机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，招标中标但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

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