（g）Rb3InCl6：浙江Sb3+，（h）Cs2NaInCl6：Sb3+和（i）Cs2InCl5·H2O：Sb3+的PL的形状和FE，STE1和STE2发射的波长分布范围（分别由彩色背景和双向箭头表示）。
首先，补充构建深度神经网络模型（图3-11），补充识别在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。然而，公示实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
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目前，浙江机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。首先，补充利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，补充降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
最后我们拥有了识别性别的能力，公示并能准确的判断对方性别。
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