国资委发文要求中央企业高质量做好能源保供工作
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因此，委发文要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。近年来，求中这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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实验过程中，国资工作研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。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，委发文要如金融、委发文要互联网用户分析、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。
首先，求中构建深度神经网络模型（图3-11），求中识别在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。
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