小夏，明天到我办公室来一趟
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目前，小夏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。首先，天到趟构建深度神经网络模型（图3-11），天到趟识别在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。公室（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，小夏由于原位探针的出现，小夏使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。因此，天到趟复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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