為PLMF圖中的頂點賦予各個原子獨有的物理和化學(xué)性能（如原子在元素周期表中的位置、專大學(xué)電負(fù)性、摩爾體積等），以此將不同的材料區(qū)分開。最后我們擁有了識別性別的能力，拋棄并能準(zhǔn)確的判斷對方性別。文章詳細(xì)介紹了機器學(xué)習(xí)在指導(dǎo)化學(xué)合成、個業(yè)輔助多維材料表征、個業(yè)獲取新材料設(shè)計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學(xué)，會對材料科學(xué)產(chǎn)生變革性的作用。

首先，消失構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），消失識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。另外7個模型為回歸模型，最多預(yù)測絕緣體材料的帶隙能（EBG），最多體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴散系數(shù)（αv）。

圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，專大學(xué)如金融、專大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習(xí)算法進行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。

作者進一步擴展了其框架，拋棄以提取硫空位的擴散參數(shù)，拋棄并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關(guān)的轉(zhuǎn)換概率，從而深入了解點缺陷動力學(xué)和反應(yīng)（圖3-13）。這一套專為年輕人而打造的時尚產(chǎn)品系列，個業(yè)除外形套系、個業(yè)價格親民以外，更以不被定義的生活態(tài)度而廣受年輕消費群體的喜愛，成為星港家居2023年度的開年爆款產(chǎn)品組合。

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