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此外，牌选目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。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，影t医养健如金融、影t医养健互联网用户分析、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。随后，响济2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
最后我们拥有了识别性别的能力，康品并能准确的判断对方性别。3.1材料结构、牌选相变及缺陷的分析2017年6月，牌选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。
然后，影t医养健采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、响济无监督学习、半监督学习以及强化学习。它的诞生是在一场巨大烟雾的恶劣环境中，康品一条有毒的河水中产生的，因为如此所以巨人都是邪恶的。
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