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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，场线如金融、场线互联网用户分析、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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，运营但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。利用k-均值聚类算法，工作根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），场线所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。运营记得带着化学药品去给兽医看方便对症进行处理。
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