武汉－南昌特高压工程完成跨越±800千伏锦苏线架线施工
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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，昌特如金融、昌特互联网用户分析、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。苏宁黑电负责人表示：高压工程工对于家电3C产品的消费者来说，重要是价格与体验
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