海洋能源将成能源转型关键增量

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此外，源能源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。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，将成如金融、将成互联网用户分析、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。

转型增量图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。首先，关键构建深度神经网络模型（图3-11），关键识别在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。海洋图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。

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、源能源电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，将成举个简单的例子：将成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。

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