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此外，网世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，神奇构建深度神经网络模型（图3-11），神奇识别在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，神奇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，神奇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，逻辑预测绝缘体材料的带隙能（EBG），逻辑体积模量（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，互联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，网世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、神奇入口流量、神奇粘性系数、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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