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单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，微语材料人编辑部Alisa编辑。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，录精如金融、录精互联网用户分析、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。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，公平接触的人群越来越多，公平了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

微语图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。需要注意的是，录精机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

当然，公平机器学习的学习过程并非如此简单。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，微语来研究超导体的临界温度。录精这些晶体直径在高达~960K的温度范围内几乎保持不变。

公平【图文导读】图1B非晶合金的热稳定性（a）(Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86‒89B11‒14合金的DSC曲线。微语投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenvip。

14B合金在783K下，录精退火1.8ks的明场TEM图像（b），选择区域选择衍射图案（c），（111）fcc的暗场图像（d）和高分辨率TEM图像（e）。（b，公平c）40ms-1和20ms-1的11B合金带的外弯曲表面SEM图像。