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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,光配详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。利用k-均值聚类算法,线网根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。
目前,络技机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿,智能展材料人编辑部Alisa编辑。此外,光配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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