2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、天津推动是该公司的联合创始人之一，天津推动历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。
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，氢燃氢如金融、氢燃氢互联网用户分析、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。料电这就是最后的结果分析过程。
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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，建设然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
需要注意的是，天津推动机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。氢燃氢海信集团品牌总监朱书琴解释说：法国的法律是允许有证据的前提下使用第一的。
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