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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，施储如金融、施储互联网用户分析、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。最后我们拥有了识别性别的能力，已达并能准确的判断对方性别。德国这样当我们遇见一个陌生人时。
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另外7个模型为回归模型，施储预测绝缘体材料的带隙能（EBG），施储体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
一旦建立了该特征，已达该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。对可逆和可控的融合和裂变的探索将激发刺激响应材料的发展，德国这显示了在开发可定制纤维状子结构的动态可变形系统和结构材料方面的前景。
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