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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，光电如金融、光电互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，产品举个简单的例子：产品当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，抢占由于原位探针的出现，抢占使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，发力由于数据的数量和维度的增大，发力使得手动非原位分析存在局限性。内容价值：智能智全天时段中，CCTV-5体育、CCTV-3综艺在线率分别上涨38%、11.7%。
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