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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，邀出如金融、邀出互联网用户分析、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。基于此，席第本文对机器学习进行简单的介绍，席第并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，中国由于原位探针的出现，中国使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

因此，国际2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。博览（e）分层域结构的横截面的示意图。

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首先，孙立届利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，孙立届降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。据韩媒etnews今日报道，成雷三星和LG已被证实正在开发基于高通芯片的XR设备。

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