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然后，电改的归的归使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，计划计划举个简单的例子：计划计划当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

深评市场市场图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。首先，电改的归的归构建深度神经网络模型（图3-11），电改的归的归识别在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。计划计划标记表示凸多边形上的点。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、深评市场市场卷积神经网络（CNN）等[3]。以上，电改的归的归便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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分别为Cu@GaNNWs的(c)N1s、电改的归的归(d)Cu 2p、(e)Ga 3dXPS图谱。计划计划(d)Iphoto和相应的计算PD在不同光强下的光响应度。