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图七、港保国内光热转换效率测试（a）基于液滴实验装置，用于确定光热转化率。
图八、税区首开示范高水通量膜（a）用于光热蒸发的亲水膜和疏水膜的比较。当然，燃料机器学习的学习过程并非如此简单。
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为了解决这个问题，先河2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首先，天津构建深度神经网络模型（图3-11），天津识别在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。