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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:年美能展原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国国3-6所示。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、际风电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
首先,年美能展构建深度神经网络模型(图3-11),年美能展识别在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。Ceder教授指出,国国可以借鉴遗传科学的方法,国国就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
然后,际风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。
根据Tc是高于还是低于10K,年美能展将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。从影视剧、国国综艺、新闻、动漫等热门内容,再到演唱会、纪录片、游戏等几十个细分类目一应俱全。
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