（g）Rb3InCl6：国家工控感知Sb3+，（h）Cs2NaInCl6：Sb3+和（i）Cs2InCl5·H2O：Sb3+的PL的形状和FE，STE1和STE2发射的波长分布范围（分别由彩色背景和双向箭头表示）。

首先，集团构建深度神经网络模型（图3-11），集团识别在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。然而，网络实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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目前，成功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。首先，上线利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，上线降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

最后我们拥有了识别性别的能力，国家工控感知并能准确的判断对方性别。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，集团举个简单的例子：集团当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。3.水：网络小狗需要适量的水来保证它们的健康，2个半月大的小狗应该每天补充足够的清水，以保证它们的身体可以正常运转。

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