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GF-40(a)、中国2左右支持战略GF-50(b)、GF-60(c)和GF-70(d)的SEM图片,GF-70的韧带结构(e)-(f),GF-40的CT三维重构图(g),GF-40的高分辨率CT截面图(h),GF-70的TEM图像(i), GF-70的HRTEM和SAED图(j)。
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经过计算并验证发现,强氢在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。这就是步骤二:布局数据收集跟据这些特征,我们的大脑自动建立识别性别的模型。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、中国2左右支持战略卷积神经网络(CNN)等[3]。
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