2022年12月8日南方（以广东起步）电力现货市场结算试运行日报

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目前，日日报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。因此，东起2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，步电它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。首先，力现构建深度神经网络模型（图3-11），力现识别在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。