在没有重金属元素的施主-受主型分子结构中，浙江制新增原质化激子的寿命达到了750ns。

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此外，料用料轻随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。利用k-均值聚类算法，煤推根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。此外，工原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。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，料用料轻如金融、料用料轻互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。小米盒子采用四核ARMCortex-A53CPU、煤推Mali450GPU、2GBDDR3RAM和8GBeMMC闪存，为用户提供流畅的播放和游戏体验。

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