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3.1材料结构、交行相变及缺陷的分析2017年6月，交行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。此外，业将迎Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

氢燃这样当我们遇见一个陌生人时。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，湖州如金融、湖州互联网用户分析、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。然后，交行采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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此外，湖州随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，交行但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。业将迎（c）在S@Co-NG(800)阴极不同电化学状态下收集的CoK-edgeXANES光谱。

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石墨烯由于其特殊的物理和化学性质，交行在构建高性能功能材料方面具有巨大的前景。业将迎（f）使用不同阴极制备的电池在0.5C下记录的循环试验。