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，聚焦如金融、聚焦互联网用户分析、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。
©2023ElsevierLtd.Allrightsreserved.图4(a)XRD谱图，全国企业企业(b，c)N2吸附-脱附等温线，(c)孔径分布，(d)SiC及改性SiC催化剂的H2-TPR。一、中小中【导读】环保领域的一大研究热点就是将废弃塑料变废为宝。
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