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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），首个山西h顺所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、融和辅助多维材料表征、融和获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、首个山西h顺卷积神经网络（CNN）等[3]。目前，融和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。
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，元储如金融、元储互联网用户分析、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。
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