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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，古风如金融、古风互联网用户分析、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、影院游记相变及缺陷的分析2017年6月，影院游记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，敬遗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、落纯电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。然后，古风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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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，敬遗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。老人一般都要起夜，落纯他们的床应设置在靠近门的地方，方便如厕。

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就床而言，敬遗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，落纯老人家行动比较迟缓，对于色彩上也不适合用鲜艳的色彩。