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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，力集亮绿详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。首先，团点构建深度神经网络模型（图3-11），团点识别在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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，内蒙举个简单的例子：内蒙当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

古电机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。近期研究者发现并不是所有的闭孔都可以被钠离子扩散所利用，力集亮绿并提出了可及闭孔的概念。

然而，团点由于前驱体和制备方式的多样性，硬炭的微观结构相当复杂，调控闭孔结构的有效方式和实现钠离子向闭孔扩散的机理尚不清楚。4.总结该工作通过改变前驱体组分比例实现了硬炭微观结构的有效调控，内蒙避免了传统炭化温度调节带来的硬炭结构参数一致性变化。

优化后的样品具有合适的层间距和缺陷浓度，古电其平台容量达到241.7mAh/g。力集亮绿闭孔作为材料内部的封闭空间是硬炭的典型结构特征