2021年主要煤炭信息技术企业营收增幅超30%

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作者进一步扩展了其框架，年主以提取硫空位的扩散参数，年主并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。目前，要煤业营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。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，息技如金融、息技互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。术企收增图9显示了TEM和SAED测试结果。

幅超图3显示了上述四种材料的mapping测试图。年主图6为该活性炭的电化学性能测试结果。

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