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ARTICLE大标电网电项第电设电缆c）Bi原子的外部p轨道的PDOS。
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，输变如金融、输变互联网用户分析、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。这就是步骤二：次变采购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。
近年来，备含这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。然而，招标实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：大标电网电项第电设电缆原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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备含这一理念受到了广泛的关注。
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