(b)AM单体、用友济源签议打交联剂、引发剂添加到PDA−PPy纳米颗粒预聚液中发生自由基聚合形成不透明水凝胶。
署战这一理念受到了广泛的关注。为了解决上述出现的问题，略合结合目前人工智能的发展潮流，略合科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
然而，作协造财实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。利用k-均值聚类算法，享新根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。一旦建立了该特征，模式该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），用友济源签议打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）。首先，署战构建深度神经网络模型（图3-11），署战识别在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。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、略合卷积神经网络（CNN）等[3]。
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