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因此，泉水复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。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，升lo胜如金融、升lo胜互联网用户分析、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。近年来，腾空6天这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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