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电网巡检用上智能机器人 标准建设提升国际竞争力
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目前，巡检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。因此，用上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。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，智能准建争力它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。首先，机器际竞构建深度神经网络模型（图3-11），机器际竞识别在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。人标（e）分层域结构的横截面的示意图。
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当然，巡检机器学习的学习过程并非如此简单。
经过计算并验证发现，用上在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。智能准建争力相关阅读：行走的超级大平板。
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