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为了解决上述出现的问题，小伙结合目前人工智能的发展潮流，小伙科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。并利用交叉验证的方法，非洲解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

因此，车记复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。首先，山东构建深度神经网络模型（图3-11），山东识别在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。再者，小伙随着计算机的发展，小伙许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，山东来研究超导体的临界温度。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、小伙电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。为了开发高性能的神经形态视觉系统，非洲必须具有超高的响应度，探测性和信噪比的光电传感器，以在极端昏暗的光线条件下提供增强的成像能力。

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【图文导读】图1.器件的设计与表征a带有CNT/CsPbBr3-QD通道的光电晶体管的示意图bCNT膜的扫描电子显微镜（SEM）图像cCsPbBr3-QD膜的原子力显微镜（AFM）图像d使用波长为516nm的准直入射光束和功率密度（P）从0增至1.7μW/cm2的准直入射光束在VDS=1V时设备的室温传输特性（IDS-VGS）e启停状态下的能带图图2.光电和突触特性(a)响应度（R）和外部量子效率（EQE）对照明功率密度（P）的依赖性(b)特定检测率（D*）对P的依赖性器件性能的基准表明，小伙使用各种材料和结构制成的报告器件具有超高的检测能力(c)器件在516nm光下的开关特性，小伙P为0.78W/cm2，复位电压为栅极脉冲(d)当脉冲间隔增加时，PPF指数逐渐降低(e)在各种照明功率密度下具有500个光脉冲的长期增强图3.光电传感器阵列（a）在PCB上具有引线键合的传感器阵列芯片（b）32×32传感器阵列的光学显微照片（c）通道尺寸为20×20μm2的单个传感器单元的放大图像（d）观察到陌生和熟悉的面孔时人类视觉系统印象的示意图（e）在初始状态下以及在10nm，20、50、100和200脉冲在405nm的光下以1μW/cm2的照明功率进行训练后，测量的8号模式的训练权重结果（f）在4.0nmW/cm2、0.3mW/cm2、1.0mW/cm2、2.5mW/cm2和4.0mW的各种照明功率密度下，在405nm光下用10个脉冲训练后测得的传感器阵列的训练权重结果/平方厘米（g）初始状态和训练过程后的人脸模拟结果【小结】受人眼启发开发神经形态视觉系统的挑战不仅来自如何重现动物系统的灵活性，复杂性和适应性，还在于如何以计算效率和优雅来实现。非洲这也是第一次通过训练具有1μW/cm2弱光脉冲的高度集成的传感器阵列来通过实验证明神经形态强化学习。