深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，漫威它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
图1.在30GPa和1200-1600K条件下合成样品的结构表征二、终于HRTEM表征。然而，漫威在短程到与长程之间的尺度上，我们对结构排列的理解仍然非常有限，这通常会因非晶材料中反复无常的晶体结构排序而变得复杂。
这一发现进一步通过选择区(2.0×2.0 nm2)的FFT图谱得到验证，终于其中匹配CD或HD晶序的强化‘衍射斑点可辨认。漫威这种材料状态的鉴定对于获得区分具有和不具有结晶MRO的无定形固体的结构信息至关重要。重要的是，终于这种次晶的发现在结构拓扑上链接非晶态和晶态，并且对于揭示非晶材料复杂的结构本质具有重要意义。
漫威图3a给出了a-D和p-D(ϕ=0.7)的模拟S(Q)的比较。第二，终于p-D的成功合成高度依赖于C60前驱体的结构。
然而，漫威科学家们一直未能在自然界或实验中发现这种物质状态，该状态完全充满了仅具有MRO但没有长程有序(LRO)的微小次晶体。
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