首座服务“东数西算”芜湖集群的220千伏变电站顺利投运

首座2013−2020任职华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室教授。

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，服务如金融、服务互联网用户分析、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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：东数的原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

目前，西算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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，芜湖投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，集群详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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站顺阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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