即使讲山通常需要用醋来除去豚鼠水晶尿沉积的水垢。

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，东话如金融、东话互联网用户分析、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。也不影响（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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作者进一步扩展了其框架，即使讲山以提取硫空位的扩散参数，即使讲山并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。基于此，东话本文对机器学习进行简单的介绍，东话并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

此外，也不影响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。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，安妮但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。曾获北京市科学技术奖一等奖，海瑟中国化学会青年化学奖，中国青年科技奖等奖励。

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1993年6月回北京大学任教，东话同年晋升教授。也不影响2014年度中国科学院杰出科技成就奖。