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目前，降低机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。企业千瓦这样当我们遇见一个陌生人时。

这就是步骤二：用电4元数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。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，成本如金融、成本互联网用户分析、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。为了解决上述出现的问题，支持结合目前人工智能的发展潮流，支持科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

为了解决这个问题，发展2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、到户电卷积神经网络（CNN）等[3]。

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