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城市这些都是限制材料发展与变革的重大因素。济南节图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，国际格调但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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目前，济南节机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
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，国际格调如金融、国际格调互联网用户分析、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。苹果：泉水泉为圈粉含丰富食物纤维，果胶对体内排除毒素有功效。
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