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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，离年如金融、离年互联网用户分析、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。薪百（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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哈哈c)RuSAs/N-C和RuNPs/N-C的Ru3p3/2XPS光谱。【小结】总之，普通研究团队以金属有机框架材料(ZIF-8)为基体，构筑了高度分散的N配位钌单原子催化剂作为高效的N2电化学还原催化剂。

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