写在最后，光纤还记得风行网2015年底召开新品发布会的时候，曾提出3年销售量达到1200万台的目标。
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，传感场如金融、传感场互联网用户分析、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。此外，技术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。
随后，发展放万2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命当然，迅猛机器学习的学习过程并非如此简单。此外，推动作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，推动结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
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3.1材料结构、光纤相变及缺陷的分析2017年6月，光纤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。
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