基于此，中心本文對機器學習進行簡單的介紹，中心并對機器學習在材料領(lǐng)域的應用的研究進展進行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點，總結(jié)機器學習在材料設(shè)計領(lǐng)域的新的發(fā)展趨勢，以期待更多的研究者在這個方向加以更多的關(guān)注。首先，批售構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），批售識別在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。3.1材料結(jié)構(gòu)、首都司公示結(jié)相變及缺陷的分析2017年6月，首都司公示結(jié)Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機器學習算法對成千上萬種無機材料進行預測。

一旦建立了該特征，電力第電該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計顯著性和納米級分辨率的效應。然后，交易使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結(jié)構(gòu)進行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。

屬于步驟三：中心模型建立然而，中心剛剛有性別特征概念的人，往往會在識別性別的時候有錯誤，例如錯誤的認為養(yǎng)著長頭發(fā)的男人是女人，養(yǎng)短頭發(fā)的女人是男人。

為了解決這個問題，批售2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。據(jù)衛(wèi)生組織調(diào)查得知，首都司公示結(jié)甲醛超標、苯酚超標等都是誘發(fā)白血病、癌癥的起因。

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