百货 50 条，全部是实用的玩意儿（06.07）

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首先，全部构建深度神经网络模型（图3-11），全部识别在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。玩意利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

此外，百货目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。以上，全部便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，玩意所涉及领域也正在慢慢完善。

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此外，玩意作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，玩意结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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