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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，金融如金融、金融互联网用户分析、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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饭局图5. LFM信号在高斯型检测系统中对应的纺锤形信号。金融(d)基于LFM信号的时间反转镜的检测信号峰值增益与阵元个数的关系。