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一旦建立了该特征，线部新该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。分语访请图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

再者，音更0余随着计算机的发展，音更0余许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。首先，家展构建深度神经网络模型（图3-11），家展识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。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，馆加如金融、馆加互联网用户分析、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。

经过计算并验证发现，入联在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。需要注意的是，盟红机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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近年来，地铁单这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。基本科学指标数据库（EssentialScienceIndicators，线部新简称ESI）是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所（ISI）于2001年推出的衡量科学研究绩效、线部新跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具，是基于汤森路透WebofScience?（SCIE/SSCI）所收录的全球12000多种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的计量分析数据库，ESI已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。

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