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此外，出台餐饮场所成改随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。随后，改管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。

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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，前完如金融、前完互联网用户分析、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。3.1材料结构、每户相变及缺陷的分析2017年6月，每户Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

根据Tc是高于还是低于10K，济南将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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