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随后，年8内上2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。近年来，月月易结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。
另外7个模型为回归模型，旬电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），旬电体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，力双由于数据的数量和维度的增大，力双使得手动非原位分析存在局限性。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），边协所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
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首先，年8内上构建深度神经网络模型（图3-11），年8内上识别在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。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、月月易结卷积神经网络（CNN）等[3]。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，旬电快戳。
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