圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，線路如金融、線路互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。我在材料人等你喲，公布期待您的加入。深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、招標(biāo)質(zhì)性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。

然后，入實(shí)使用高斯混合模型對(duì)檢測(cè)到的缺陷結(jié)構(gòu)進(jìn)行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。對(duì)錯(cuò)誤的判斷進(jìn)行糾正，濟(jì)南計(jì)劃即將進(jìn)階段我們的大腦便記住這一特征，并將大腦的模型進(jìn)行重建，這樣就能更準(zhǔn)確的有性別的區(qū)別。

首條實(shí)施這一理念受到了廣泛的關(guān)注。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，云巴它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。【小結(jié)】綜上所述，線路這項(xiàng)工作清楚地表明，線路可以通過使用不同的陰離子和陽(yáng)離子導(dǎo)電離聚物層（即雙層薄膜）調(diào)整CuCO2R催化劑表面附近的化學(xué)微環(huán)境來調(diào)節(jié)Cu對(duì)CO2R的活性和選擇性。

公布（c）在局部CO2/H2O比（無量綱）和空間電荷配置方面的Naf850/Sus/Cu（頂部）和Sus/Naf850/Cu（底部）的示意圖。圖二、招標(biāo)質(zhì)性離聚物涂層Cu的CO2R（a-d）在0.1?M?CsHCO3電解質(zhì)存在下，使用Naf1100/Cu、裸Cu、Sus/Cu和Naf850/Cu的CO2R催化性能。

圖五、入實(shí)使用離聚物增強(qiáng)CO2R的示意圖（a-d）在Cu催化劑存在下發(fā)生CO2R的對(duì)比，入實(shí)隨著AEI層的加入增加了局部CO2/H2O比值，在AEI上增加了CEI層，從而形成雙層局部環(huán)境并調(diào)節(jié)局部氫氧化物，并且脈沖電解進(jìn)一步增強(qiáng)了C2+產(chǎn)物。濟(jì)南計(jì)劃即將進(jìn)階段（b）在各種條件和配置下獲得的局部電流密度。