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然后，克伯采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。为了解决这个问题，差程中2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，步称霸但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

首先，史进构建深度神经网络模型（图3-11），史进识别在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。首先，克伯构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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