在这方面，从港研究无序状态对超导性能的影响，探索缺陷工程的化学途径将是一种很有前途的方法。

3.1材料结构、女女权相变及缺陷的分析2017年6月，女女权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。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，式变迁如金融、式变迁互联网用户分析、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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然后，从港使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。以上，女女权便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

式变迁（e）分层域结构的横截面的示意图。

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