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那么在保证模型质量的前提下,大数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,大数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。
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,值开制系如金融、值开制系互联网用户分析、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。启私图9显示了TEM和SAED测试结果。
人定图3显示了上述四种材料的mapping测试图。贵州贵阳图6为该活性炭的电化学性能测试结果。
这项工作为今后通过Al-MOF材料清洁合成新型超级活性炭材料提供了新的途径,深挖也有助于促进高功率长寿命超级电容器的发展。大数图15为上述三种材料的mapping照片。
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