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基于此，自中本文对机器学习进行简单的介绍，自中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。首先，己正构建深度神经网络模型（图3-11），己正识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
3.1材料结构、处于相变及缺陷的分析2017年6月，处于Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。一旦建立了该特征，快衰该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。然后，想过行业使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
属于步骤三：自中模型建立然而，自中刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。为了解决这个问题，己正2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
随后开发了回归模型来预测铜基、处于铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，处于同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
首先，快衰根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。外观设计方面，想过行业当贝PadGO吸纳家居设计与工业设计结合的美学风格，想过行业采用更沉浸的纯平超窄边4K全面屏、更富质感的铝合金边框，以及创造性的磁吸后盖，机身更加纤薄。
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