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然后，批中使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。此外，将登目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
首先，获海油构建深度神经网络模型（图3-11），获海油识别在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。当我们进行PFM图谱分析时，批中仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，批中而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，将登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。
【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，获海油所涉及领域也正在慢慢完善。批中这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
首先，将登根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
最后我们拥有了识别性别的能力，获海油并能准确的判断对方性别。我们不妨大开脑洞畅想一下，批中给人类20年，批中我们也可以生活在这样四处充满光与影的科技世界中么?20年后的光可以有思维么?照明将描绘出一幅怎样的未来场景?来看看下面的猜想。
会发光的墙体、将登会发光的立柱等照明设备的优势在于可以通过感应系统智能跟随人们的移动，通俗讲就是走到哪里哪里亮，想要多亮就多亮。这款吸顶灯就将声学建材与照明设备进行了有机结合，获海油是一款具有降噪功能的灯具。
批中由此推断未来20年灯具与建材的功能将逐渐互补和替代。而未来人们对于这种差异化照明效果的要求将远不止房间、将登情景这么简单。
