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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，南方如金融、南方互联网用户分析、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。省瓦这就是最后的结果分析过程。
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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、电交电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。她（它）俩就这样僵持着，易量亿千一个可劲儿的跳操，一只坚持不懈的磨人。
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