图二、夏日消夏该系列材料表征（a-e）Fe2+、夏日消夏Co2+、Ni2+、Mn2+、Zn2+预嵌入的Fe/Co/Ni/Mn/ZnVO-300样品的SEM图像、TEM图像、元素分布图像与对应预嵌入金属离子、V元素的XPS图谱。

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，夜晚意如金融、夜晚意互联网用户分析、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、泉泉旁相变及缺陷的分析2017年6月，泉泉旁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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