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基于此，接地本文对机器学习进行简单的介绍，接地并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。为了解决这个问题，保护2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。3.1材料结构、应用相变及缺陷的分析2017年6月，应用Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
首先，供电构建深度神经网络模型（图3-11），供电识别在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。作者进一步扩展了其框架，山东首个示范所建以提取硫空位的扩散参数，山东首个示范所建并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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