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作者进一步扩展了其框架，火山以提取硫空位的扩散参数，火山并分析了与由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）。动力（e）分层域结构的横截面的示意图。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，网络来研究超导体的临界温度。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，技术它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），有限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）。

为了解决这个问题，公司2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。需要注意的是，北京机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，火山详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

然而，动力实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。定价为1000，网络1600，2200三种等级，根据制图难度评判定价。

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