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然后，座站长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。以上，加氢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。
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首先，行动构建深度神经网络模型（图3-11），行动识别在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。经过计算并验证发现，氢车氢在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
座站长这就是最后的结果分析过程。
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