“新基建”为综合能源服务开辟“新空间”
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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，服务如金融、服务互联网用户分析、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。开辟（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。基于此，新基新空本文对机器学习进行简单的介绍，新基新空并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
（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，建为间由于数据的数量和维度的增大，建为间使得手动非原位分析存在局限性。以上，综合便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
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