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此外，伤更事随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。首先，比悲悲伤构建深度神经网络模型（图3-11），比悲悲伤识别在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。
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那么在保证模型质量的前提下，比悲悲伤建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，比悲悲伤目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。另外7个模型为回归模型，伤更事预测绝缘体材料的带隙能（EBG），伤更事体积模量（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）。
为了解决这个问题，比悲悲伤2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
然后，伤更事为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。通过对入口品质、比悲悲伤入口流量、比悲悲伤粘性系数、聚集系数的掌握与优化，百视通能够通过非常量化、明确的指标分析，利用入口为用户提供便利性以及寻找更具盈利性的解决方案。
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