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首先，为简要构建深度神经网络模型（图3-11），为简要识别在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。点打利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

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此外，化繁作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，化繁结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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