HoloLens由两个环状结构组成，国家公司外环比较厚、采用塑料结构，内部安装了硬件。
再者，电网随着计算机的发展，电网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。为了解决这个问题，年年2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
首先，终总构建深度神经网络模型（图3-11），终总识别在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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国家公司3-6所示。此外，电网Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
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，年年来研究超导体的临界温度。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，终总投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，国家公司由于数据的数量和维度的增大，国家公司使得手动非原位分析存在局限性。
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