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AI的大爆发确实极有可能是下一轮康波周期的主要驱动力

点击次数: 75    发布时间:2025-07-08 04:50:03

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域,确实如金融、确实互联网用户分析、天气预测等相比,材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。可能康波机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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