（i）表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質(zhì)因數(shù)圖像在掃描透射電子顯微鏡（STEM）的數(shù)據(jù)分析中，煤合由于數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度的增大，煤合使得手動(dòng)非原位分析存在局限性。圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，同企統(tǒng)如金融、同企統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。并利用交叉驗(yàn)證的方法，業(yè)需解釋了分類模型的準(zhǔn)確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。

1前言材料的革新對(duì)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有非常重要的作用，合同但是傳統(tǒng)開發(fā)新材料的過程，都采用的試錯(cuò)法，實(shí)驗(yàn)步驟繁瑣，研發(fā)周期長(zhǎng)，浪費(fèi)資源。山西涉及使用我們便能馬上辨別他的性別。

另外7個(gè)模型為回歸模型，中長(zhǎng)預(yù)測(cè)絕緣體材料的帶隙能（EBG），中長(zhǎng)體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴(kuò)散系數(shù)（αv）。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，期電它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。本文統(tǒng)計(jì)了我國(guó)國(guó)內(nèi)高校半年來在NATURE、煤合SCIENCE期刊這些頂尖期刊上發(fā)表的情況。

從NS發(fā)文量排名來看，同企統(tǒng)中國(guó)學(xué)者更側(cè)重與選擇NATURE。盤點(diǎn)完我國(guó)全球發(fā)文量占比情況，業(yè)需我們?cè)賮砜纯磭?guó)內(nèi)學(xué)者在NS上的發(fā)文情況。

在NATURE上的發(fā)文量來看，合同從2014-2019年發(fā)文量占比比較平穩(wěn)保持在5%左右，而SCIENCE總體要略低與NATURE，數(shù)據(jù)顯示在指標(biāo)上NATURE要領(lǐng)先SCIENCE。熱門學(xué)科分析NS注重基礎(chǔ)研究，山西涉及使用中國(guó)的頂尖研究機(jī)構(gòu)將重心放在分子生物，山西涉及使用細(xì)胞生物，生物化學(xué)等方面，在半年來的研究論文中涉及到的學(xué)科中生物學(xué)、醫(yī)學(xué)占據(jù)了絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，其次是物理學(xué)，材料學(xué)及化學(xué)。