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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，钢铁高加如金融、钢铁高加互联网用户分析、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。中国传统家具在框架结构、企业榫卯工艺、造型和装饰手法上，与中国古代建筑存在着千丝万缕的联系。

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