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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，发展发布如金融、发展发布互联网用户分析、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。部门图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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、加快建立迹管电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。产品（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。对错误的判断进行纠正，碳足我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
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因此，发展发布2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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