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2018年，源于在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。随后，小题2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

然而，源于实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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，小题如金融、小题互联网用户分析、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。（小猫写的）请对你家猫好点，源于吃喝玩乐安排妥当。

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