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市关（e）分层域结构的横截面的示意图。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，于支业发印如金融、于支业发印互联网用户分析、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。

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随后开发了回归模型来预测铜基、于支业发印铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，于支业发印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。

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