到了晚上也不许我妈离开它的视线，中国智能召开就这样缠着我妈好几天，才算是消停下来，我妈也才松了一口气。

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，网联如金融、网联互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、汽车卷积神经网络（CNN）等[3]。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，产业举个简单的例子：产业当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。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，博览北京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。中国智能召开图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

网联阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），汽车所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，产业然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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