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，春风潮如金融、春风潮互联网用户分析、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。

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1997年首批入选百、泉城千、万人才工程第一、二层次。[8]文章链接：春风潮DOI:10.1126/scirobotics.aaz6262图8瓢虫启发的折纸机器人三、春风潮展望随着人们对折纸结构的认识进一步加深，以及智能驱动材料的发展，折纸将会出现在我们生活的方方面面。

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