济南接载该论文将这种由变形诱导的在基体晶粒中形成新晶粒的过程称为deformationgraining（形变转晶）。
首先，国际高标国构建深度神经网络模型（图3-11），国际高标国识别在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。对错误的判断进行纠正，医学业园我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
另外7个模型为回归模型，科学预测绝缘体材料的带隙能（EBG），科学体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。作者进一步扩展了其框架，中心准产正式以提取硫空位的扩散参数，中心准产正式并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。【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，平台所涉及领域也正在慢慢完善。
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然后，医学业园采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。就在前些天，科学Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。
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