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3DIC設計和客戶的各種分析需求，我們也將在本次webinar中進行分享 演講人介紹 Julia

目前，正在開發 Java、JavaScript、Julia、Matlab、R 等的 API。 使用 CPU、GPU 輕松部署和計算： TensorFlow 支持在 CPU 和 GPU 上訓練和構建模型。計算可以在 CPU 和 GPU 上完成，也可以進行比較。 包含預先訓練的模型和數據集： Google 在 TensorFlow 中包含了許多數據集和預訓練模型。

主要使用的是Julia對文本數據進行處理。而提取的主要依據就是晶格畸變參數，位錯的位置就是晶體晶格畸變參數明顯的原子組的定位，在lammps模擬過程中，我們添加了晶格畸變參數的計算，以便對數據文本的處理。提取后的效果是比較明顯的，模型中最后只留下了產生位錯的原子組合。 位錯提取前（左）與提取后（右） 模擬結果 由于合金含量不同，單一位錯開動的是不一樣的。