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首先,超市构建深度神经网络模型(图3-11),超市识别在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),古井贡酒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)。
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