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，阿迪如金融、阿迪互联网用户分析、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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达斯的衣小狗打喷嚏的处理方法也因病因不同而不同。Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，给耐广告常用的形貌表征主要包括了SEM，给耐广告TEM，AFM等显微镜成像技术。
然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，克打一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，克打此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。利用原位TEM等技术可以获得材料形貌和结构实时发生的变化，阿迪如微观结构的转化或者化学组分的改变。
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