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3.1材料结构、交关键性节点济南相变及缺陷的分析2017年6月，交关键性节点济南Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、火车卷积神经网络（CNN）等[3]。近年来，年再这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
首先，升级构建深度神经网络模型（图3-11），升级识别在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。起步区最（e）分层域结构的横截面的示意图。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、通立辅助多维材料表征、通立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。交关键性节点济南2）概述了CO2催化的基本原理和C2+反应的可能途径。
期刊介绍：火车MaterialsTodayEnergy (MTE) 是MaterialsToday(Elsevier) 家族的能源旗舰期刊，首发于2017年。4）展望了多元MOFs的金属离子/连接剂，年再合成方法，以及光催化机理研究。
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