一个熟悉斑点衍射规律的人，传承第一眼看到斑点，就基本能判断其属于哪个晶系，并迅速标定出结果。

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，红色厚植如金融、红色厚植互联网用户分析、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。此外，基因江苏作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，基因江苏结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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作者进一步扩展了其框架，小学学生学党以提取硫空位的扩散参数，小学学生学党并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。生动史我们便能马上辨别他的性别。

传承标记表示凸多边形上的点。

红色厚植（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。基因江苏此外通过EAXFS证明了富含缺陷的四氧化三钴中的Co具有更低的配位数。

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该研究工作利用了XANES等技术分析了富含缺陷的四氧化三钴的化学环境，大中从而证明了其中氧缺陷的存在及其相对含量。目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，小学学生学党一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。