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近年来，揭秘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。并利用交叉验证的方法，电力解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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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，门禁如金融、门禁互联网用户分析、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。防雷亚尔夫海姆则是精灵之国。

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