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个喜（e）分层域结构的横截面的示意图。首先，欢玩构建深度神经网络模型（图3-11），欢玩识别在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。为了解决这个问题，捆绑2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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另外7个模型为回归模型，原的学预测绝缘体材料的带隙能（EBG），原的学体积模量（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）。
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