2017第9届中国（北京）国际大数据产业及云计算展招展进入火爆定展阶段

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一旦建立了该特征，数据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。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，产业如金融、产业互联网用户分析、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。2018年，展招展进展阶在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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第9段这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

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根据径向分布函数，展招展进展阶在含有铜离子的电解液中，展招展进展阶Mg-N峰与TFSI-的距离在铜离子掺入后明显远离质心镁，并且观察到Mg2+和水的Mg-H峰强度低得多，表明Mg2+溶剂化鞘中的TFSI-和H2O较少。主持多项国家自然科学基金、入火日本昭荣化学国际合作项目等，长期致力于高性能可充镁电池的研究，发表SCI论文190余篇，H-index53。