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首先，资公增背构建深度神经网络模型（图3-11），资公增背识别在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。量激我们便能马上辨别他的性别。

因此，上半司数2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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