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

目前，正在開發(fā) 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(xùn)練和構(gòu)建模型。計算可以在 CPU 和 GPU 上完成，也可以進(jìn)行比較。 包含預(yù)先訓(xùn)練的模型和數(shù)據(jù)集： Google 在 TensorFlow 中包含了許多數(shù)據(jù)集和預(yù)訓(xùn)練模型。

主要使用的是Julia對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。而提取的主要依據(jù)就是晶格畸變參數(shù)，位錯的位置就是晶體晶格畸變參數(shù)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(shù)的計算，以便對數(shù)據(jù)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(chǎn)生位錯的原子組合。 位錯提取前（左）與提取后（右） 模擬結(jié)果 由于合金含量不同，單一位錯開動的是不一樣的。