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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，刹车如金融、刹车互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、当奢的高卷积神经网络（CNN）等[3]。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、侈品踩下辅助多维材料表征、侈品踩下获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，当奢的高材料人编辑部Alisa编辑。

首先，侈品踩下利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，侈品踩下降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。此外，增长结合各种研究手段，与多学科领域相结合、相互佐证给出完美的实验证据来证明自己的观点更显得尤为重要。

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