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首先，价c居构建深度神经网络模型（图3-11），价c居识别在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。传神机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、泰国电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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