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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，少堃示范材料人编辑部Alisa编辑。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，园区如金融、园区互联网用户分析、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。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，力物联网接触的人群越来越多，力物联网了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，少堃示范来研究超导体的临界温度。园区这些晶体直径在高达~960K的温度范围内几乎保持不变。

力物联网【图文导读】图1B非晶合金的热稳定性（a）(Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86‒89B11‒14合金的DSC曲线。网客投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenvip。

14B合金在783K下，服中退火1.8ks的明场TEM图像（b），选择区域选择衍射图案（c），（111）fcc的暗场图像（d）和高分辨率TEM图像（e）。（b，心贾c）40ms-1和20ms-1的11B合金带的外弯曲表面SEM图像。