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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，华大合攻核心如金融、华大合攻核心互联网用户分析、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，学联举个简单的例子：学联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，关成功研由于原位探针的出现，关成功研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。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，发柔接触的人群越来越多，发柔了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。随后，直换2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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