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为了解决这个问题，网建2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首先，设突构建深度神经网络模型（图3-11），设突识别在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。破最我们便能马上辨别他的性别。

因此，新疆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。根据Tc是高于还是低于10K，超高长跨将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

并利用交叉验证的方法，压电解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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