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作者进一步扩展了其框架,宁夏年以提取硫空位的扩散参数,宁夏年并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率,从而深入了解点缺陷动力学和反应(图3-13)。首先,良行理情构建深度神经网络模型(图3-11),良行理情识别在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。
根据Tc是高于还是低于10K,为处将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、通报卷积神经网络(CNN)等[3]。然后,国网关于供为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征,构建图3-8所示的凸结构曲线。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:为处原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。
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