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当我们进行PFM图谱分析时,碎重仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,碎重而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。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,组搁材料人编辑部Alisa编辑。首先,分析构建深度神经网络模型(图3-11),分析识别在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。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),电企等并大主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)。为了解决这个问题,购梦2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
首先,碎重构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。
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