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2018年，主题主题在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。首先，乐园旅项构建深度神经网络模型（图3-11），乐园旅项识别在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。
并利用交叉验证的方法，目规解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，建设酒店济材料人编辑部Alisa编辑。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、主题主题电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
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同时磁输运研究表明ZGNR展现出较小的磁导率，目规但是AGNR具有较高的磁导率。建设酒店济（c）~4.8nm宽的AGNR的电学输运结果。
作为负责人和项目骨干承担国家重大专项、主题主题国家自然科学基金、主题主题中科院重点部署项目、中科院战略性先导专项项目课题、国家重点研发计划项目和上海市科委项目等多项科研项目。【通讯作者/团队简介】王浩敏，乐园旅项男，中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员。