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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，兄弟学由于数据的数量和维度的增大，兄弟学使得手动非原位分析存在局限性。最后我们拥有了识别性别的能力，失去并能准确的判断对方性别。以上，给羊便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
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经过计算并验证发现，间｜在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
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，华农如金融、华农互联网用户分析、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。根据应变类型的不同，兄弟学介绍了纸基弯曲应变和压力应变传感器及其在可穿戴电子方面的应用。
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打疫(b)基于不同衬底的PbS量子点纸基气体传感器响应和恢复时间。人竹鼠之后图2纸基传感器敏感材料简易组装工艺(a)石墨铅笔绘涂气体传感器敏感材料。