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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，客运如金融、客运互联网用户分析、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。3.1材料结构、启动气温相变及缺陷的分析2017年6月，启动气温Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。并利用交叉验证的方法，适宜解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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、最美电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。然后，花灯会亮为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
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就床而言，适宜目前有些床采用特殊的钢架，尽量让人睡得很舒服，减少翻身次数，以此来达到静音效果。为家中老人挑选家具主要讲究的是方便实用性，最美老人家行动比较迟缓，对于色彩上也不适合用鲜艳的色彩。
