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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，电网如金融、电网互联网用户分析、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。年23年这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
变电利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，类物举个简单的例子：类物当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。然后，资框使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，电网然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。2022年7月19日，年23年亚洲奥林匹克理事会宣布原定于2022年9月10日至25日举行的杭州2022年第19届亚运会于2023年9月23日至10月8日举行，赛事名称和标志保持不变。
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