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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，时候识由于数据的数量和维度的增大，时候识使得手动非原位分析存在局限性。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，没想如金融、没想互联网用户分析、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。需要注意的是，爸妈机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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文献链接：没想DOI:10.1038/s41586-020-2231-y图1 ein5dcl4和ski2 dcl4双突变体中产生大量22ntsiRNA，没想并介导翻译抑制Nature:高指数晶面、A4纸尺寸单晶铜箔库制造由于其在晶体外延、催化、热电等领域的潜在应用，制备各种面形指数的大型单晶金属箔一直是材料科学的研究热点。本内容为作者独立观点，爸妈不代表材料人网立场。