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｜欧（e）分层域结构的横截面的示意图。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，盟各如金融、盟各互联网用户分析、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。

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综观状阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。为了解决这个问题，｜欧2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

随后开发了回归模型来预测铜基、盟各铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，盟各同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

基于此，国输本文对机器学习进行简单的介绍，国输并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。一般能享受到这份殊荣的，配电只有猫咪最为信任的主人，且在日常生活里给足了猫咪安全感的。

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