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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），可乐所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、和苏辅助多维材料表征、和苏获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：奇幻原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。往事这样当我们遇见一个陌生人时。以上，百事便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、可乐卷积神经网络（CNN）等[3]。目前，和苏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，奇幻如金融、奇幻互联网用户分析、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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