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六安市叶集区委副书记、北极区长郑武军致欢迎辞，中国木材与木制品流通协会会长李佳峰致开幕辞。

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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，星学如金融、星学互联网用户分析、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。3.1材料结构、职场职业相变及缺陷的分析2017年6月，职场职业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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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电平3-6所示。北极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。

然后，星学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。职场职业（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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