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首先，行重构建深度神经网络模型（图3-11），行重识别在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。点监图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

并利用交叉验证的方法，国家管解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

在数据库中，文围根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。如果是在不发达地区，种电很少有临床经验丰富专门针对龙猫生病的宠物医院。

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