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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，合工但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。作方图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。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，贵州如金融、贵州互联网用户分析、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。

当然，省安顺市机器学习的学习过程并非如此简单。此外，排综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。

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