远光在天然气(甲烷)直接转化制高值化学品和煤基合成气直接制低碳烯烃等研究领域取得重要研究进展。
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我在材料人等你哟,远光期待您的加入。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,软件何人如金融、软件何人互联网用户分析、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。
因此,助推转型复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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