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为了解决上述出现的问题，东丨结合目前人工智能的发展潮流，东丨科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、攻坚卷积神经网络（CNN）等[3]。

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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，攻坚如金融、攻坚互联网用户分析、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。那么在保证模型质量的前提下，集结建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，集结目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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2018年，东丨在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。攻坚该展台将在2017年4月24至27日在NAB展会上开放

集结CTA主席兼CEOGaryShapiro表示：许多产品将内置ATSC3.0功能。NextGenTVHub展台设计图(图片来源：山吹BusinessWire)Sinclair方面表示，汽车是重要的大型联网设备，而未来的联网汽车很容易成为下一代电视的接收机。

在下一代电视中心的展台上，东丨参展观众将看到更好的画质、东丨沉浸式音频、可及性、混合宽带广播、移动性、可寻址广告、收视率监测以及高级紧急报警八大版块内容。攻坚无线ATSC3.0广播接收将是展台的中心内容。