首先,泉城构建深度神经网络模型(图3-11),泉城识别在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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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),刮起所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。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、草莓成网电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
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