从校（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

首先，园到职构建深度神经网络模型（图3-11），园到职识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。一旦建立了该特征，职场该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

并利用交叉验证的方法，从校解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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，园到职如金融、园到职互联网用户分析、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。职场我们便能马上辨别他的性别。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），从校所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。另外7个模型为回归模型，园到职预测绝缘体材料的带隙能（EBG），园到职体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

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