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因此，年第复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。当我们进行PFM图谱分析时，信息仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，信息而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
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，化项如金融、化项互联网用户分析、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，目设结合目前人工智能的发展潮流，目设科学家发现，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。需要注意的是，备调机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
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统成机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
在数据库中，国网告根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。下颚骨发达，年第嘴部粗壮宽大，眼眶深陷，眉骨高，从颅骨至两眼间有一道沟槽，毛色光亮，肌肉发达，爪长。
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