（i）表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質(zhì)因數(shù)圖像在掃描透射電子顯微鏡（STEM）的數(shù)據(jù)分析中，企業(yè)全國企由于數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度的增大，企業(yè)全國企使得手動非原位分析存在局限性。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，混改如金融、混改互聯(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。并利用交叉驗證的方法，工作解釋了分類模型的準確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。

1前言材料的革新對技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有非常重要的作用，選聘但是傳統(tǒng)開發(fā)新材料的過程，都采用的試錯法，實驗步驟繁瑣，研發(fā)周期長，浪費資源。部分我們便能馬上辨別他的性別。

另外7個模型為回歸模型，山東省屬年省屬預(yù)測絕緣體材料的帶隙能（EBG），山東省屬年省屬體積模量（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）。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴展，今年計劃它是機器學(xué)習(xí)的第二個階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機可以彌補淺層學(xué)習(xí)的不足。本文統(tǒng)計了我國國內(nèi)高校半年來在NATURE、完成SCIENCE期刊這些頂尖期刊上發(fā)表的情況。

從NS發(fā)文量排名來看，企業(yè)全國企中國學(xué)者更側(cè)重與選擇NATURE。盤點完我國全球發(fā)文量占比情況，混改我們再來看看國內(nèi)學(xué)者在NS上的發(fā)文情況。

在NATURE上的發(fā)文量來看，工作從2014-2019年發(fā)文量占比比較平穩(wěn)保持在5%左右，而SCIENCE總體要略低與NATURE，數(shù)據(jù)顯示在指標上NATURE要領(lǐng)先SCIENCE。熱門學(xué)科分析NS注重基礎(chǔ)研究，選聘中國的頂尖研究機構(gòu)將重心放在分子生物，選聘細胞生物，生物化學(xué)等方面，在半年來的研究論文中涉及到的學(xué)科中生物學(xué)、醫(yī)學(xué)占據(jù)了絕對的優(yōu)勢，其次是物理學(xué)，材料學(xué)及化學(xué)。