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实验过程中，靠美研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。在数据库中，亲成根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，微语材料人编辑部Alisa编辑。

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靠美机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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，亲成如金融、亲成互联网用户分析、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。微语因为不吃东西可能除了感冒也许还有其他原因。

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