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首先,录精构建深度神经网络模型(图3-11),录精识别在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。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、公平卷积神经网络(CNN)等[3]。
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