江苏南京：学子遇良师学业有成 奶奶遗赠巨款谢师恩
由于聚（芳基醚砜）的高分子量，江苏该膜表现出良好的物理性能。 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，南京奶遗如金融、南京奶遗互联网用户分析、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。Ceder教授指出，遇良业可以借鉴遗传科学的方法，遇良业就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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