起初阿斯加尔德的众神想驯服它,川省终可是越长越大,众神因此惧怕它。
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然而,止突障实验产生的数据量、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。当然,发事机器学习的学习过程并非如此简单。
首先,应急响构建深度神经网络模型(图3-11),应急响识别在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。另外7个模型为回归模型,源供应保预测绝缘体材料的带隙能(EBG),源供应保体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。
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