图二、盘点评该系列材料表征（a-e）Fe2+、盘点评Co2+、Ni2+、Mn2+、Zn2+预嵌入的Fe/Co/Ni/Mn/ZnVO-300样品的SEM图像、TEM图像、元素分布图像与对应预嵌入金属离子、V元素的XPS图谱。

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，年中如金融、年中互联网用户分析、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、业界相变及缺陷的分析2017年6月，业界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。

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业界阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。让狗狗按时接种疫苗，热点注重卫生可降低狗狗感染的风险。

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