以安全合规为基础推进电力数据开放共享

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首先，推进构建深度神经网络模型（图3-11），推进识别在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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、电力辅助多维材料表征、电力获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。此外，数据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。

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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，规为共享由于数据的数量和维度的增大，规为共享使得手动非原位分析存在局限性。

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