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首先，参建程开构建深度神经网络模型（图3-11），参建程开识别在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。目前，宁电耦机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、波慈无监督学习、半监督学习以及强化学习。溪氢（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。3.1材料结构、合直相变及缺陷的分析2017年6月，合直Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

最后我们拥有了识别性别的能力，流微并能准确的判断对方性别。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，网示但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

当然，范工机器学习的学习过程并非如此简单。

中国这些都是限制材料发展与变革的重大因素。研究发现，参建程开GaxAl1-xN（x=25%、参建程开50%）合金的热导率介于两种母本材料（GaN、AlN）之间，其所表现出的合金热导率区别于以往的合金低热导率，对合金热输运性质的研究提供了非常大的参考价值。

这条孤立的光学声子分支减弱了低频声子与高频声子之间的散射，宁电耦对形成合金高热导率现象起了非常重要的作用。相关的电子态分析表明，波慈Ga0.25Al0.75N合金中的共价键相对于GaN具有较弱的极性，这也进一步提高了其热输运性能。

图3.二维AlN、溪氢GaN及其Ga0.25Al0.75N合金的模式分析对比。本工作采用原子直接替代的方法构筑了GaxAl1-xN二维合金结构，合直并进行直接的模拟计算，系统研究了不同比例下合金材料的热输运性能。