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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，式进如金融、式进互联网用户分析、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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：浙江舟山自动原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）在环保安全的基础上，配网华珀聚脲具有优异的防水性能和耐磨性能，成为市场上热门且具有发展潜力的新型防水防腐材料。

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配网本文所采用的创新策略和研发的新型污水处理装置（发明专利：202111274936.X）将促进非晶合金催化剂在实际废水领域的应用。然而这些催化剂仍存在催化活性低、化正稳定性差，不能多次重复使用等问题。