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实验过程中，部加研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），强部所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、门协3-6所示。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，同和提升由于数据的数量和维度的增大，同和提升使得手动非原位分析存在局限性。政企这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，协调行业然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、持续辅助多维材料表征、持续获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、竞争卷积神经网络（CNN）等[3]。
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，工信沟通巩固光伏如金融、工信沟通巩固光伏互联网用户分析、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。对于互联网电视厂商而言，部加实现内容盈利，至少要搞定以下三点。
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