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图四、北京不选本模型预测的吸附能与DFT计算结果的比较（a）以碳为吸附终端的吸附物的模型预测吸附能和DFT计算结果的比较。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，待遇如金融、待遇互联网用户分析、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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