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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、问题3-6所示。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，再思由于数据的数量和维度的增大，再思使得手动非原位分析存在局限性。第电公电网这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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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，再思如金融、再思互联网用户分析、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。对于互联网电视厂商而言，第电公电网实现内容盈利，至少要搞定以下三点。
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