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，微语如金融、微语互联网用户分析、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，录精还要注意预防小狗感染寄生虫，录精因为寄生虫会导致小狗拉肚子，所以应该定期给它进行驱虫检查和治疗，以防止它患上病毒和感染寄生虫等疾病。同时，多重要注意小狗的锻炼，经常锻炼可以帮助它消化食物，增强体质，提高免疫力，避免小狗拉肚子。

如果小狗拉肚子频繁发生，微语就可能是它患上了某种疾病，微语此时最好带它去看兽医，兽医会根据它的症状、体征以及检查结果，给出正确的诊断和治疗方案从机构贡献也可看到，录精对于大多数顶级杂志，贡献前十的机构美国占比很大。多重JournalCitationReports为全球各种类型的期刊都提供了系统且客观的评价体系和解析平台。

2、微语中国在顶刊中出现的总数也是很可观的。总体说来，录精单论顶刊数量，我们还需多多努力，多发顶刊，希望在JournalCitationReports的统计中可以看到更多中国结构的身影。

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1、微语Nature2、微语Science3、PNAS4、AM5、Angew6、JACS7、NatureCommunications8、Nature Chemistry9、Nature Photonics10、Nature Physics11、Nature Nanotechnology12、NatureBiotechnology13、Chem14、Science Advances15、Nature Materials从以上数据我们不难得到这样几个结论：1、美国在顶刊发表中依然扮演领头羊的角色，并且在数量上远远领先其他国家。录精例如Deringer等2人基于机器学习研究了非晶硅的原子结构量化可行性。

基于这种模型，多重研究人员能够准确描述在宽泛的温度和压力范围内，块体和缺陷材料的性质。最主要的原因是这类研究首先要求势能最小化，微语并执行复杂的自由能计算以对有限温度的熵效应进行解释。

在这一图中，录精材料的性质如焓或者单元晶胞体积都可以一目了然，再通过映射分析已知相和未知相就可以快速识别研究中出现的相数据。多重图1SOAP-GAP预测硅表面结构1描述及比较原子环境实现材料及分子结构的自动比较和绘图首先需要描述原子环境（atomicenvironment）。