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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，签订由于数据的数量和维度的增大，签订使得手动非原位分析存在局限性。为了解决上述出现的问题，合同活容结合目前人工智能的发展潮流，合同活容科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
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然后，签订采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。合同活容利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
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，易讨易如金融、易讨易互联网用户分析、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。
薪更图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。作为项目负责人承担了包括重点研发专项-政府间科技合作项目、普法国家自然基金面上和青年项目、普法山东省杰出青年基金、山东省重大创新工程项目等，作为第一作者或者通讯作者在包括Adv.Mater.,Adv.Energy.Mater.,等国际重要学术期刊上发表40篇，其他合作文章60篇，EIS高被引论文11篇，个人H因子达39，获得发明专利授权16项，2019年获山东省自然科学奖一等奖（第二位）。
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