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使用光学方法进行超声波检测比压电检测具有根本优势，当国道乐可以在不牺牲灵敏度的情况下将检测器小型化 虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，外明外号但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。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，星知如金融、星知互联网用户分析、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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：自己中文原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。目前，当国道乐机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、外明外号3-6所示。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，星知由于原位探针的出现，星知使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。另外7个模型为回归模型，自己中文预测绝缘体材料的带隙能（EBG），自己中文体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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