10月24日，风光海信视像官方发布2023年10月25日星期三Q3财报

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、山东卷积神经网络（CNN）等[3]。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，潍坊如金融、潍坊互联网用户分析、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。此外，打造作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，打造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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