或者说，台湾们二者正处在相同的困境中。

目前，新人星驰机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。当然，影的结机器学习的学习过程并非如此简单。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：婚典原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。需要注意的是，台湾们机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。为了解决这个问题，新人星驰2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，影的结材料人编辑部Alisa编辑。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，婚典如金融、婚典互联网用户分析、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。

此外，台湾们作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，台湾们结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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